基于深度學習的電信號分類識別與混淆矩陣分析

1. 引言

1.1 研究背景與意義

電信號分類識別是信號處理領域的重要研究方向，在醫療診斷、工業檢測、通信系統等多個領域有著廣泛的應用。傳統的電信號分類方法主要依賴于手工提取特征和淺層機器學習模型，但這些方法往往難以捕捉電信號中的復雜模式和時序特征。隨著深度學習技術的快速發展，特別是卷積神經網絡(CNN)和長短時記憶網絡(LSTM)等模型的出現，為電信號分類提供了新的解決方案。

深度學習模型能夠自動從原始信號中學習多層次的特征表示，無需依賴人工設計的特征提取方法。這種端到端的學習方式不僅簡化了信號處理的流程，還能發現數據中潛在的復雜模式，顯著提高了分類的準確性和魯棒性。

1.2 研究目標

本研究旨在探索深度學習技術在電信號分類識別中的應用，具體目標包括：

1. 構建適用于電信號分類的深度學習模型架構
2. 實現電信號數據的預處理和特征提取流程
3. 訓練和優化深度學習模型以提高分類性能
4. 生成并分析混淆矩陣以評估模型性能
5. 比較不同深度學習模型在電信號分類任務上的表現

1.3 論文結構

本文共分為六個部分：第二部分介紹相關理論基礎和技術背景；第三部分詳細描述實驗設計和實現方法；第四部分展示實驗結果和分析；第五部分討論研究的局限性和未來工作方向；第六部分總結全文。