深度学习在信号处理中的应用：一种新的系统识别方法

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摘要：本文提出了一种基于深度学习的新型系统识别方法，旨在解决传统信号处理方法在特征提取和模式识别方面的局限性。通过引入卷积神经网络（CNN）模型，该方法能够自动学习和提取信号中的关键特征，并实现高效准确的系统识别。本文详细介绍了所提出方法的网络结构设计、数据准备与预处理、模型训练与优化等关键环节。通过与传统方法的对比实验，证明了该方法在识别准确率和效率方面的显著优势。（剩余5534字）

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