PAGE1

PAGE1

深度学习在信号处理中的应用

1.深度学习概述

深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型来学习数据的复杂特征。与传统的浅层学习方法相比，深度学习能够自动提取特征，减少人工特征工程的依赖，从而在处理高维、复杂的数据时表现出更强大的性能。在信号处理领域，深度学习的应用日益广泛，尤其是在噪声信号的分类、滤波、增强和压缩等方面。

1.1.深度学习的基本概念

深度学习的核心是多层神经网络，其中每一层都由多个神经元组成。神经元通过激活函数对输入数据进行非线性变换，从而学习数据的特征。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、