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S模式信号特征分析与识别方法研究的中期报告
尊敬的评审专家：
本论文旨在研究S模式信号特征分析与识别方法，本中期报告将主要介绍已完成的研究任务及拟完成的研究任务。
已完成的研究任务：
1.对S模式信号进行了详细的特征分析，从时间域、频域、小波域多个角度进行了分析，得到了较为全面的特征信息；
2.探究了S模式信号在不同信噪比下的特征变化规律，得到了信噪比对信号的频谱特征、幅度特征、包络特征等各方面的影响规律；
3.提出了一种基于小波变换的S模式信号特征提取方法，通过对信号分解和重构，得到了信号的多个频带的包络特征，比传统的特征提取方法更加有效；
4.建立了S模式信号识别的分类模型，采用了支持向量机（SVM）算法进行分类，通过对已有的S模式信号数据集进行训练和测试，取得了较好的识别结果。
拟完成的研究任务：
1.分析不同应用场景下的S模式信号特征变化规律，特别是对于较复杂的工况是否仍然适用，深入挖掘和总结S模式信号的特征信息；
2.进一步优化特征提取方法，结合深度学习等新兴技术，提高对S模式信号特征信息的提取和表达能力；
3.拓展信号识别应用领域，探索S模式信号在物联网等领域的实际应用，进一步提高信号识别精度和实时性。
感谢专家评审。