Los autores presentan un estudio de caso de la investigación de una señal transitoria que apareció en las pruebas de un receptor de radar. Las características de las condiciones de prueba y los datos se discuten primero. Los autores luego proceden a esbozar los métodos para detectar y analizar transitorios en los datos. Para ello, consideran varios métodos basados en el procesamiento moderno de señales y evalúan su utilidad. El método inicial utilizado para identificar transitorios se basa en técnicas de visión por computadora, específicamente, umbralización de espectrogramas en imágenes binarias, procesamiento morfológico y extracción de límites de objetos. Los autores también consideran métodos de aprendizaje profundo y métodos relacionados con la detección estadística óptima. Para este último enfoque, dado que el transitorio en este caso era similar a un chirrido, se utiliza el método de máxima verosimilitud para estimar sus parámetros. Cada enfoque es evaluado, seguido de una discusión sobre cómo los resultados podrían ser extendidos al análisis y detección de otros tipos de interferencia de radiofrecuencia (RFI) transitoria. Los autores encuentran que la visión por computadora, el aprendizaje profundo y los métodos de detección estadística son todos útiles. Sin embargo, cada uno se utiliza mejor en diferentes etapas de la investigación cuando aparece un transitorio en los datos. La visión por computadora es particularmente útil cuando se sabe poco sobre el transitorio, mientras que la detección estadística óptima tradicional puede ser bastante precisa una vez que se conoce la estructura del transitorio y se estiman sus parámetros.