哪些可能是面对这个抽象问题的好技术？

您有一个连续信号的数据流，作为来自物理传感器的数据流。该信号具有真实（离散）值，没有属性；可能会提取成瘾特征（例如，功率、自相关、熵）。您可以将有限集中的一个标签分配给信号的窗口。让这个标签成为训练标签。您必须选择窗口的起点和终点以及窗口标签。

任务是在线分类下一个窗口，就像接收到信号一样。

我要求一种增量算法，因为它应该在给定更多训练标签的情况下提高其检测性能。但即使只有一个训练标签，它也必须能够分类。

如果由于 windows 边界检测而导致问题变得太难，假设您可以将它们的大小固定为一个较小的常数。因此，该算法对信号的小片段进行分类，然后将具有相同标签的相邻片段合并。如果您使用这种简化的方法，请说明为什么它是合理的。