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信号传递理论是一种以信号传递作为背景的信息处理理论。它主要解决的问题是如何从某一信号中提取有用的信息，以及如何将信息有效及高效地从一端传到另一端，从而将信号分析、编码和传输结合起来。这一理论可以在多种环境中得到应用，如通信系统、计算机系统、深度学习、语音识别等。

信号传递理论涉及到多种实际系统中的数学概念，如线性时不变（LTI）系统乘加型等。它可以利用信号模型，描述介质上信号的变化过程，以及该实体对于信号的响应情况；也可以描述如何将信号分类、扩散和编码的过程。同时，这一理论也涉及到几何信号分析，如傅里叶分析、能量谱分析、时域分析、频域分析等。

在信号传递理论中，还有一个概念就是信号滤波，它可以改变信号的频率谱，从而把其中无用的信息给抑制或者滤除掉，从而保留最有用的信息。

此外，信号传递也可以用来模拟电网中传播的电波，进而可以用来研究电网的运行和其他电子系统的分析，如衰减曲线的研究、距离传播的影响和辐射的模拟等。

总的来说，信号传递理论作为一门研究信号处理和传输过程的理论，可以在多个领域得到应用，并且拥有许多深层次的理论。

拓展知识：信号传递理论与机器学习有着多种关系。首先，信号处理技术可以改善特定任务的训练速度，减少计算量；其次，机器学习技术也可以借助信号传递理论来提高任务的准确度，提升学习过程的效率。最后，信号处理技术可以支持机器学习的实际应用，从而帮助机器成功完成给定的任务。