摘要
针对电子信号处理领域中传统方法在复杂环境下性能受限、实时性不足以及特征提取依赖人工经验等问题,本文提出了基于改进卷积神经网络(CNN)的自适应信号处理方法,通过优化信号预处理与特征提取策略,设计双路空洞卷积结构和多尺度特征融合模块,并采用动态学习率机制和模型部署优化方案,实现了信号的高效处理。实验结果表明:该方法在信号去噪方面较传统小波变换提升13.6 dB,特征提取准确率达到96.8%,处理速度提升2.5倍,同时具有良好的系统部署性能和扩展性。
出处
《信息记录材料》
2025年第9期92-94,共3页
Information Recording Materials
