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基于深度学习的电信号分类识别与混淆矩阵分析

1. 引言

1.1 研究背景与意义

电信号分类识别是信号处理领域的重要研究方向，在医疗诊断、工业检测、通信系统等多个领域有着广泛的应用。传统的电信号分类方法主要依赖于手工提取特征和浅层机器学习模型，但这些方法往往难以捕捉电信号中的复杂模式和时序特征。随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等模型的出现，为电信号分类提供了新的解决方案。

深度学习模型能够自动从原始信号中学习多层次的特征表示，无需依赖人工设计的特征提取方法。这种端到端的学习方式不仅简化了信号处理的流程，还能发现数据中潜在的复杂模式，显著提高了分类的准确性和鲁棒性。

1.2 研究目标

本研究旨在探索深度学习技术在电信号分类识别中的应用，具体目标包括：

1. 构建适用于电信号分类的深度学习模型架构
2. 实现电信号数据的预处理和特征提取流程
3. 训练和优化深度学习模型以提高分类性能
4. 生成并分析混淆矩阵以评估模型性能
5. 比较不同深度学习模型在电信号分类任务上的表现

1.3 论文结构

本文共分为六个部分：第二部分介绍相关理论基础和技术背景；第三部分详细描述实验设计和实现方法；第四部分展示实验结果和分析；第五部分讨论研究的局限性和未来工作方向；第六部分总结全文。