深度学习网络作为一种非常有效的图像分类技术而广受赞誉,那么它在数字信号处理方面又有哪些价值呢?

无论是处理音频数据还是传感器数据,深度学习网络(如卷积神经网络 (CNN))均能实现与传统数学模型同等的所有功能,而无需您成为信号处理专家。

倘若应用得当,深度学习网络将可以更快、更高效、更准确地完成信号处理任务。

下载本白皮书,回顾一些深度学习基础知识,并查看三个示例来了解深度学习如何为信号处理应用带来价值:

  • 使用 CNN 进行语音文件分类
  • 使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测剩余使用寿命 (RUL)
  • 使用全连接神经网络实现语音去噪

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