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噪声与信号的本质性重叠
电信号分类的核心挑战源于噪声与有效信号在时频域的高度耦合。工业环境中常见的高斯白噪声、脉冲噪声等干扰类型，其能量分布往往覆盖信号的有效频段。例如：
- 机械振动噪声与生物电信号共享10-500Hz频段
- 电磁干扰的谐波成分会伪装成通信调制信号
特征空间的模糊化效应
噪声污染会破坏信号特征的统计显著性。当信噪比(SNR)低于15dB时，关键分类特征如：
- 小波包能量熵
- 过零率分布
- 高阶累积量
会出现特征向量偏移现象，导致分类边界决策面失效。
数据采集过程中的干扰路径
从信号采集源头就存在多个噪声注入节点：
| 环节 | 噪声类型 |
|---|---|
| 传感器 | 热噪声 |
| 传输线路 | 串扰噪声 |
| ADC转换 | 量化噪声 |
分类算法的敏感性限制
现有机器学习模型对噪声的鲁棒性存在理论边界。深度神经网络在噪声超过训练集分布时，会出现：
- 特征图激活值偏移
- 梯度爆炸/消失
- 类别置信度坍缩
降噪技术的局限性
传统数字滤波器在消除噪声时会造成：
- 相位失真影响时序特征
- 截止频率设定导致有效信号衰减
- 非线性滤波引入伪影
电信号分类的精度受制于噪声与信号的物理耦合特性、特征退化机制及算法本身的敏感性。突破方向需结合自适应噪声建模、时变特征提取和鲁棒分类器的协同优化，同时发展基于量子传感的新型采集技术从源头控制噪声污染。
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