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传统上，电磁信号（例如通信和雷达信号）已使用针对特定信号类型的手工制作的特征提取器进行了分类。然后，在分析或统计学上得出低维特征空间中的决策边界。但是，对无线电频谱的快速自主理解对于诸如频谱干扰监测，无线电故障检测，动态频谱访问以及各种调节和防御目的等应用至关重要。因此，尽可能多地自动化这些过程是由于疲劳引起的效率和误差。机器学习（ML）方法，尤其是基于人工智能的方法，在增强电磁频谱操作（EMSO）信号识别的敏感性和准确性方面具有重要潜力，尤其是在短时观察的情况下。
EMSO信号分类的机器学习
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