基于人工智能的电子信息信号识别与分析方法研究

作者简介：刘高军（1989.10—），男，汉族，安徽肥东人，本科，中级工程师，主要研究方向为信息系统监理。999Sep40··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.2021.2多类型信号的快速处理需求电子信息信号类型很多，覆盖通信信号、雷达信号、工业控制信号、电磁监测信号等，不同种类信号的特征差别挺大，老式方法需要针对每种信号设计专属识别规则，适配性差、处理速度慢，很难满足多类型信号同时处理的需求。特别是在实时监测场景中，需要快速完成信号分类与信息提取，为后续决策给出及时支撑，要求识别与分析方法具备高效处理多类型信号的能力。1.3低信噪比下的特征提取需求在很多实际场景中，电子信息信号的强度较弱，信噪比偏低，比如远距离通信、隐蔽信号传输等场景，有效信号易被噪声淹没，传统方法难以提取到有用特征。这就需要识别与分析方法能从微弱信号中挖掘隐性特征，突破低信噪比下的处理局限，确保即使在信号强度不足的情况下，也能完成有效识别与分析。1.4自动化运维的实操需求传统信号识别与分析依赖专业技术人员的人工干预，不仅增加了人力成本，还容易因人为失误导致判断偏差。在通信基站、工业控制中心等需要4小时不间断监测的场景中，人工分析难以实现全天候响应。这就要求方法具备自动化、智能化的特点，能自主完成信号处理、异常判断，并及时发出预警，减少人工依赖，满足自动化运维的实际需求。电子信息信号识别与分析现实需求图表如下：表1电子信息信号识别与分析核心需求核心需求关键诉求复杂环境精准识别抗干扰、辨目标信号多类型信号快处理适配多样、高效分类低信噪比特征提取挖隐性特征、弱信号识别自动化运维实操自主处理、全天候响应2基于人工智能的电子信息信号识别方法2.1机器学习驱动的信号识别方法机器学习方法通过构建数学模型，从大量信号样本中学习特征与类型的对应关系，实现识别任务。常用的方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。在实际应用中，先将预处理后的信号数据划分为训练集和测试集［1］，用训练集让模型学习不同类型信号的特征规律——比如区分语音信号和数据传输信号时，模型会自动记住两者在频率分布、幅值变化上的差异。训练完成后，将测试集信号输入模型，模型就能根据学到的规律判断信号类型。2.2深度学习驱动的信号特征提取与识别深度学习技术的发展为信号识别提供了更强大的工具，其能够自动从原始信号数据中提取深层特征，无需人工设计特征，大幅提升了信号识别的自动化水平和准确率［2］。在信号特征提取方面，卷积神经网络（CNN）是常用的深度学习模型，其卷积层能够通过滑动窗口操作，捕捉信号的局部特征，池化层则对特征进行降维，保留关键信息，经过多层卷积和池化操作，能够逐步提取信号的深层抽象特征。对于时序电子信息信号，循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）具有独特优势，能够有效捕捉信号的时序依赖关系，适用于处理具有时间序列特性的信号数据。2.3混合智能识别方法混合智能识别方法将机器学习与深度学习的优势结合到一起，针对不同信号场景灵活调整。对于简单信号或者算力有限的设备，采用机器学习方法保证识别效率［3］；对于复杂信号，切换到深度学习模式提升识别精度。同时，引入模型融合策略，将多个不同类型的AI模型的识别结果进行综合判断——比如当SVM模型与CNN模型对某一信号的识别结果不一致时，系统会根据模型的历史准确率权重，得出最终识别结论，这种混合方法既照顾了效率和精度，又提高了识别的稳定性。基于人工智能的电子信息信号识别方法对比表如下：表2基于人工智能的电子信息信号识别方法对比识别方法类型核心模型/技术核心优势适用场景机器学习驱动支持向量机、决策树、随机森林结构简单、计算量小、支持增量学习信号类型固定、算力有限的场景深度学习驱动CNN、RNN/LSTM、迁移学习自动提取深层特征、识别精度高复杂信号、高维度/非线性信号场景混合智能识别机器学习+深度学习融合、模型加权兼顾效率与精度、稳定性强多类型信号混合、复杂多变的实际场景3基于人工智能的电子信息信号分析方法3.1信号参数智能分析信号参数包含频率、幅值、相位、调制系数等，这些参数直接反映信号的传输状态和用途，基于AI的参数分析方法，不需要人工手动测量，而是借助模型自动提取参数信息。比如利用深度学习模型对信号的频谱图加以分析，自动识别频谱峰值对应的频率值；借助时序分析模型，捕捉信号幅值的变化周期和峰值；对于调制信号，模型能根据信号的波形特征，自动计算调制系数，这种分析方式不仅速度快，还能避免人工测量中的主观误差，特别适合批量信号的参数分析，比如对通信网络中的大量传输信号进行集中参数检测，快速掌握网络的传输状态。3.2信号模式分类分析信号模式是指信号在一段时间内的变化规律，不同用途的信号往往具有独特的模式特征。基于AI的模式分类分析，通过学习大量信号的模式样本，自动划分信号的模式类型。比如在物联网设备通信中，正常数据传输信号的模式是稳定的周期性变化，而异常指令信号的模式则可能是突发的幅值突变。AI模型能通过训练，准确识别这些不同模式，将信号划分为正常模式、异常模式、特殊指令模式等。3.3信号异常检测分析信号异常指的是信号跑出正常运转状态的情形，比方说幅值突然变化、频率慢慢偏移、信号中途断掉等，及时找出异常对保证电子设备平稳运转非常关键。基于人工智能的异常检测分析，主要借助两种路径来做：一种是建立正常信号的999Sep41··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202模型，将实时信号与模型产生的“正常信号模板”加以比较，当差别越过设定范围时，判断为异常，另一种是借助无监督学习模型，让模型自己学习正常信号的规律，不需要标记异常样本，就能自动辨认出与正常规律对不上的信号。AI信号分析全流程流程图如下：图1AI信号分析全流程流程图4信号识别与分析系统的构建4.1硬件平台搭建硬件平台是系统运行的基础，主要包括信号采集模块、数据传输模块、计算处理模块和显示模块［4］。信号采集模块选用通用型信号采集设备，能适配不同类型的电子信息信号，比如通信信号、雷达信号、传感器信号等，确保信号采集的全面性；数据传输模块采用有线和无线结合的方式，有线传输保证数据传输的稳定性，无线传输满足远程采集需求，避免布线繁琐；计算处理模块根据应用场景选择，本地小型应用可选用嵌入式处理器，大型批量处理场景可选用服务器集群，确保AI模型能高效运行；显示模块采用直观的可视化界面，将识别结果、分析数据以图表、文字形式展示，方便工作人员查看。硬件选型注重兼容性和扩展性，后续可根据需求增加采集设备或升级计算模块，不用整体更换系统。4.2软件模块开发软件模块是系统的核心，采用模块化设计，主要包括数据预处理模块、AI模型部署模块、识别分析模块、结果输出模块和模型更新模块。数据预处理模块集成前文提到的噪声抑制、归一化、初步特征提取功能，自动对采集到的原始信号进行处理；AI模型部署模块将训练好的机器学习、深度学习模型封装成可调用的接口，方便与其他模块对接，同时支持模型的快速切换，根据信号类型选择合适的模型；识别分析模块调用AI模型，完成信号类型识别、参数分析、模式分类和异常检测，输出详细的分析结果；结果输出模块将分析结果进行整理，以直观的形式展示给用户，同时支持结果的导出和存储；模型更新模块支持在线更新AI模型，当出现新的信号类型或识别精度下降时，可通过更新模型提升系统性能，不用重新开发软件。4.3系统调试与优化系统搭建好之后，应进行全面调试与优化，保证运转平稳、结果不出错，调试过程主要包含功能调试和性能调试［5］：功能调试借助输入不同类别的电子信息信号，检查系统是否能正常做完预处理、识别、分析等一系列操作，查找功能缺失或逻辑错误；性能调试重点测试系统的运转速度和识别分析准确程度，比如测试批量信号的处理时长、复杂带噪声信号的识别精确性，找出系统运转的卡点，优化手段涵盖调整人工智能模型的参数，提高模型运转效率；优化数据传输协议，减少数据传输等待时间；简化操作步骤，降低用户使用难度。调试优化做完后，系统能够实现“信号采集—预处理—识别—分析—结果输出”的全流程自动化，不用人工干预，直接为用户提供准确的信号处理结果。5结语基于人工智能的电子信息信号识别与分析方法，借助融合机器学习、深度学习等技术，解决了传统方法依靠人工、识别不准、效率不高的难题，实现了信号处理的自动化、精准化。文章从信号预处理、识别方法、分析方法、系统搭建到应用验证，建立完整的技术体系，方法实用、操作简单，贴近实际应用场景，借助持续的技术创新与实践优化，使人工智能技术在电子信息信号处理领域产生更大的作用，为电子信息产业的高质量发展给出有力支撑。参考文献：［1］钱雅楠,李洲荣,张勇.基于人工智能技术的高噪声环境激光信号识别［J］.激光杂志,2025,46(6):209-214.［2］王家轩.电子信息信号处理中的人工智能算法研究［J］.信息与电脑,2025,37(5):92-94.［3］马博昂.基于人工智能的特定目标信号识别技术研究［D］.中国电子科技集团公司电子科学研究院,2023.［4］马倩倩,张维一.基于人工智能的计算机通信与电子信息技术［J］.信息与电脑,2025,37(4):88-90.［5］陶亮.人工智能在电子信息技术中的应用［J］.智能城市应用,2023,6(12):57-59.999Sep42