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自编码器在信号压缩与特征提取中的应用

引言

自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于数据的压缩和特征提取。在信号处理领域，自编码器可以有效地捕捉信号的内在结构和特征，从而在数据压缩、降噪、特征提取等方面发挥重要作用。本节将详细介绍自编码器的基本原理、结构及其在信号处理中的具体应用，并通过具体例子进行说明。

自编码器的基本原理

自编码器（Autoencoder）是一种神经网络模型，其目的是学习一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder），使得输入信号能够通过编码器压缩成低维表示，然后通过解码器恢复成原始信号。自编码器的核心思想是通过学