时域分析：通过观察信号在时间轴上的变化，检测信号的幅度、频率、相位等特征。
频域分析：将信号转换到频率域，检测信号的频率成分和能量分布。
时频分析：同时分析信号在时间和频率上的变化，如短时傅里叶变换、小波变换等。
功率谱分析：检测信号的功率谱密度，了解信号的能量分布情况。
相关性分析：检测信号之间的相关性，判断是否存在相似性或关联性。
特征提取：提取信号的特征参数，如均值、方差、峰值等，用于信号分类和识别。
模式识别：利用机器学习或深度学习算法，对信号进行分类和识别。
信号解调：对调制信号进行解调，恢复原始信号。
信号滤波：通过滤波去除信号中的噪声和干扰。
信号重建：根据检测到的信号特征，重建原始信号。
