摘要
随着信息技术的迅猛发展，信号传输与处理技术在电子信息工程领域的重要性日益凸显。本研究以提升信号传输效率和处理精度为目标，深入探讨了现代通信系统中关键的技术问题。研究背景源于当前高速数据传输需求的增长以及复杂电磁环境对信号质量的影响，亟需开发更高效的信号调制、编码及解码方法。为此，本文提出了一种基于自适应滤波的信号增强算法，并结合深度学习模型优化了信道估计过程，从而有效降低了误码率并提高了系统的抗干扰能力。通过理论分析与仿真实验相结合的研究方法，验证了所提方案在多种实际场景中的适用性。实验结果表明，该技术能够在高噪声环境下显著改善信号质量，同时保持较低的计算复杂度。此外，本研究还创新性地引入了多维信号特征提取技术，进一步提升了信号分类与识别的准确性。最终结论显示，所提出的综合解决方案不仅满足了现代通信系统对高性能传输的需求，还为未来智能化信号处理技术的发展提供了重要参考。这一研究成果对推动电子信息工程领域的技术创新具有重要意义。
关键词：信号增强算法；自适应滤波；深度学习模型
Abstract
With the rapid development of information technology, the importance of signal transmission and processing techniques in the field of electronic information engineering has become increasingly prominent. This study focuses on enhancing the efficiency of signal transmission and the accuracy of processing by addressing key technical challenges in modern communication systems. The research context arises from the growing demand for high-speed data transmission and the impact of complex electromagnetic environments on signal quality, which necessitates the development of more efficient signal modulation, coding, and decoding methods. To this end, an adaptive-filter-based signal enhancement algorithm is proposed, combined with a deep learning model to optimize channel estimation, effectively reducing the bit error rate and improving the system's interference resistance. By employing a research methodology that integrates theoretical analysis with simulation experiments, the applicability of the proposed solution across various practical scenarios is validated. Experimental results demonstrate that this technology significantly improves signal quality in high-noise environments while maintaining low computational complexity. Additionally, this study innovatively incorporates multidimensional signal feature extraction technology, further enhancing the accuracy of signal classification and recognition. The final conclusions indicate that the comprehensive solution not only meets the high-performance transmission requirements of modern communication systems but also provides critical references for the future development of intelligent signal processing technologies. This research holds significant implications for advancing technological innovation in the field of electronic information engineering.
Keywords：Signal Enhancement Algorithm; Adaptive Filtering; Deep Learning Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 信号传输与处理技术的研究背景 1
(二) 电子信息工程领域的发展意义 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、信号传输基础理论与关键技术 2
(一) 信号传输的基本原理 2
(二) 数字信号传输的特性分析 3
(三) 信道模型与传输效率优化 3
(四) 噪声干扰对信号传输的影响 4
(五) 高速信号传输的技术挑战 4
三、信号处理算法与实现技术 5
(一) 信号处理的核心算法概述 5
(二) 滤波技术在信号处理中的应用 5
(三) 数据压缩与信号重构方法 6
(四) 自适应信号处理的实现机制 7
(五) 现代信号处理技术的创新方向 7
四、电子信息工程中的综合应用研究 8
(一) 信号传输与处理的实际应用场景 8
(二) 通信系统中的关键技术集成 8
(三) 嵌入式系统中的信号处理优化 9
(四) 物联网环境下的信号传输策略 9
(五) 未来发展趋势与潜在突破点 10
结 论 11
参考文献 12
随着信息技术的迅猛发展，信号传输与处理技术在电子信息工程领域的重要性日益凸显。本研究以提升信号传输效率和处理精度为目标，深入探讨了现代通信系统中关键的技术问题。研究背景源于当前高速数据传输需求的增长以及复杂电磁环境对信号质量的影响，亟需开发更高效的信号调制、编码及解码方法。为此，本文提出了一种基于自适应滤波的信号增强算法，并结合深度学习模型优化了信道估计过程，从而有效降低了误码率并提高了系统的抗干扰能力。通过理论分析与仿真实验相结合的研究方法，验证了所提方案在多种实际场景中的适用性。实验结果表明，该技术能够在高噪声环境下显著改善信号质量，同时保持较低的计算复杂度。此外，本研究还创新性地引入了多维信号特征提取技术，进一步提升了信号分类与识别的准确性。最终结论显示，所提出的综合解决方案不仅满足了现代通信系统对高性能传输的需求，还为未来智能化信号处理技术的发展提供了重要参考。这一研究成果对推动电子信息工程领域的技术创新具有重要意义。
关键词：信号增强算法；自适应滤波；深度学习模型
Abstract
With the rapid development of information technology, the importance of signal transmission and processing techniques in the field of electronic information engineering has become increasingly prominent. This study focuses on enhancing the efficiency of signal transmission and the accuracy of processing by addressing key technical challenges in modern communication systems. The research context arises from the growing demand for high-speed data transmission and the impact of complex electromagnetic environments on signal quality, which necessitates the development of more efficient signal modulation, coding, and decoding methods. To this end, an adaptive-filter-based signal enhancement algorithm is proposed, combined with a deep learning model to optimize channel estimation, effectively reducing the bit error rate and improving the system's interference resistance. By employing a research methodology that integrates theoretical analysis with simulation experiments, the applicability of the proposed solution across various practical scenarios is validated. Experimental results demonstrate that this technology significantly improves signal quality in high-noise environments while maintaining low computational complexity. Additionally, this study innovatively incorporates multidimensional signal feature extraction technology, further enhancing the accuracy of signal classification and recognition. The final conclusions indicate that the comprehensive solution not only meets the high-performance transmission requirements of modern communication systems but also provides critical references for the future development of intelligent signal processing technologies. This research holds significant implications for advancing technological innovation in the field of electronic information engineering.
Keywords：Signal Enhancement Algorithm; Adaptive Filtering; Deep Learning Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 信号传输与处理技术的研究背景 1
(二) 电子信息工程领域的发展意义 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、信号传输基础理论与关键技术 2
(一) 信号传输的基本原理 2
(二) 数字信号传输的特性分析 3
(三) 信道模型与传输效率优化 3
(四) 噪声干扰对信号传输的影响 4
(五) 高速信号传输的技术挑战 4
三、信号处理算法与实现技术 5
(一) 信号处理的核心算法概述 5
(二) 滤波技术在信号处理中的应用 5
(三) 数据压缩与信号重构方法 6
(四) 自适应信号处理的实现机制 7
(五) 现代信号处理技术的创新方向 7
四、电子信息工程中的综合应用研究 8
(一) 信号传输与处理的实际应用场景 8
(二) 通信系统中的关键技术集成 8
(三) 嵌入式系统中的信号处理优化 9
(四) 物联网环境下的信号传输策略 9
(五) 未来发展趋势与潜在突破点 10
结 论 11
参考文献 12
