深度學(xué)習(xí)在信號(hào)處理中的應(yīng)用：一種新的系統(tǒng)識(shí)別方法

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摘要：本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的新型系統(tǒng)識(shí)別方法，旨在解決傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在特征提取和模式識(shí)別方面的局限性。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，該方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取信號(hào)中的關(guān)鍵特征，并實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的系統(tǒng)識(shí)別。本文詳細(xì)介紹了所提出方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過與傳統(tǒng)方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明了該方法在識(shí)別準(zhǔn)確率和效率方面的顯著優(yōu)勢(shì)。（剩余5534字）