简介:摘要:机器学习算法能够从大量数据中学习模式,为信号处理提供了新的解决方案。然而,这些算法面临计算资源限制、信号特征提取复杂性以及过拟合与泛化能力问题等优化难题。在本文中,我们对常见的机器学习信号处理算法进行了详细分析,并提出了针对性优化策略,以应对这些挑战。通过实验验证,我们展示了所提算法在信号去噪、特征提取和分类等应用中的性能提升。研究结果表明,这些优化策略有助于提升信号处理的效率和准确性,推动了机器学习在信号处理领域的深入研究和应用。
基于机器学习的信号处理算法研究