有源干扰检测

样本检测：通过事先采集的无干扰正常信号作为基准样本，对实时信号进行比较，检测是否存在异常波动来判定干扰的存在。

频谱分析：采用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号变成频域信号，通过分析频域内是否有异常频率成分来检测干扰的存在。

功率谱密度分析：计算信号的功率谱密度（PSD），通过对比实际信号的PSD与背景噪声的PSD，判断是否存在有源干扰。

自相关函数：计算信号的自相关函数，若存在干扰信号，则会在自相关函数上表现出特定的周期性或规律性特征。

时间频率分析：采用短时傅里叶变换（STFT）或小波变换等方法，将信号在时间和频率两个维度同时进行分析，以检测出非平稳干扰信号。

机器学习：使用已标记的干扰和非干扰数据训练分类模型，如支持向量机（SVM）或神经网络等，通过模型预测实时信号是否包含干扰。

瞬态检测：检测信号中的瞬态特性，如幅度突变、频率突变等，通过捕捉这些异常瞬态现象来判断干扰的存在。

方向性检测：通过多天线系统或阵列天线技术，分析信号的方向性，识别出非正常方向的信号源来检测有源干扰。

频谱分析仪：用于测量和分析信号频谱，通过捕获和显示信号的频率和强度，来识别有源干扰源。

射频干扰探测器：专门设计用于检测和定位射频环境中的干扰源，可以快速找到干扰信号的来源。

有源干扰侦测器：能够实时监控和分析环境中的信号，以发现和识别有源干扰装置的位置和类型。

矢量信号分析仪：用于捕获和分析复杂的射频和微波信号，可以精确测量信号中的干扰成分。

信号强度计：通过测量和显示信号强度，帮助识别和定位环境中的有源干扰源。

频率计数器：用于精确测量信号的频率，帮助识别干扰源的工作频率，从而更有效地进行干扰排查。