مروری بر الگوریتم های هوش مصنوعی در تحلیل سیگنال

تحلیل سیگنال یکی از حوزه های مهم کاربرد هوش مصنوعی است که در زمینه هایی مانند پایش صنعتی، پردازش صوت، تحلیل سیگنال های زیستی و پیش بینی سری های زمانی نقش موثری دارد. با افزایش حجم و پیچیدگی داده ها، روش های سنتی پردازش سیگنال با محدودیت هایی در استخراج ویژگی های پیچیده و شناسایی الگوهای غیرخطی مواجه شده اند. در این میان، الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های بازگشتی و معماری های مبتنی بر Transformer، قابلیت های جدیدی برای تحلیل خودکار سیگنال فراهم کرده اند. هدف این مقاله، بررسی و طبقه بندی روش های هوش مصنوعی در تحلیل سیگنال، مقایسه قابلیت ها و محدودیت های آن ها و شناسایی چالش ها و روندهای آینده این حوزه است. در این پژوهش، رویکردی مروری–تحلیلی برای بررسی خانواده های اصلی الگوریتم ها و کاربردهای آن ها در طبقه بندی، پیش بینی و تشخیص ناهنجاری اتخاذ شده است. همچنین، روش ها از نظر شیوه استخراج ویژگی، نیاز به داده، هزینه محاسباتی، تعمیم پذیری و تفسیرپذیری به صورت کیفی مقایسه می شوند. بررسی مطالعات نشان می دهد که روش های سنتی یادگیری ماشین، به ویژه در شرایط محدودیت داده و منابع محاسباتی، همچنان کاربرد دارند؛ درحالی که روش های یادگیری عمیق توانایی بیشتری در یادگیری نمایش های پیچیده و استخراج خودکار ویژگی ها ارائه می کنند. بااین حال، کمبود داده های برچسب خورده، تغییر توزیع داده ها، هزینه محاسباتی و دشواری تفسیر خروجی مدل ها از چالش های اساسی این حوزه هستند. بر این اساس، یادگیری خودنظارتی، مدل های پایه سری زمانی، ادغام اطلاعات چندمنبعی و توسعه معماری های کم هزینه از مسیرهای مهم پژوهش های آینده محسوب می شوند. در نهایت، انتخاب الگوریتم مناسب باید متناسب با ماهیت سیگنال، شرایط کاربرد و معیارهای ارزیابی انجام شود و علاوه بر دقت، تعمیم پذیری، کارایی و اعتمادپذیری نیز مورد توجه قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

تحلیل سیگنال ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، تحلیل سری های زمانی ، تشخیص ناهنجاری