深度学习在信号处理中的应用:一种新的系统识别方法  

作　　者：黄一轩 

机构地区：[1]西安交通大学

出　　处：《互联网周刊》2024年第13期25-27,共3页China Internet Week

摘　　要：本文提出了一种基于深度学习的新型系统识别方法,旨在解决传统信号处理方法在特征提取和模式识别方面的局限性。通过引入卷积神经网络(CNN)模型,该方法能够自动学习和提取信号中的关键特征,并实现高效准确的系统识别。本文详细介绍了所提出方法的网络结构设计、数据准备与预处理、模型训练与优化等关键环节。通过与传统方法的对比实验,证明了该方法在识别准确率和效率方面的显著优势。本文的研究成果为深度学习在信号处理领域的应用提供了新的思路,具有广阔的应用前景。

关 键 词：深度学习 信号处理 系统识别 卷积神经网络 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]