SRM模型有幾種不同的套用和含義，具體取決於上下文。
在隱寫分析領域，SRM(Spatial Rich Model)是一種基於空域富模型的隱寫分析方法。它由Fridrich等人提出，主要用於空域編碼圖像的隱寫分析，在基於傳統的提取手工特徵的方式中占據主流地位。SRM模型採用了多個子模型(sub-model)以提取更多類型的特徵，使得能夠更好地表徵隱寫對鄰域像素多種相關性的破壞。子模型是指圖像經過特定的濾波後再提取相應特徵，由於鄰域相關性可以通過局部像素之間的預測誤差表示，這裡濾波一般指輸出這種預測誤差的操作，這類誤差一般被稱為殘差(residuals)。
在電機控制領域，SRM(Switched Reluctance Motor)是一種電動機，其工作原理基於磁位置曲線，顯示了不同轉子角度下的連線磁通與相位電流之間的關係。SRM的動態模型包括相電壓方程、電感增加方程、反電動勢方程、機械方程等。SRM的控制器結構採用串級結構，通過扭矩分享功能(TSF)得到期望的相位扭矩，並確保每個相位的扭矩需求平穩增長和下降，從而防止軸扭矩振盪，並避免產生可聽噪音的過度徑向和切向力。
在神經科學領域，SRM(Pulse Response Model SRM)是神經元模型的一種，採用了解析式描述，引入了不應期，跟LIF神經元很像。例如，ReSuMe算法中就使用了這種神經元。