【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，具体为一种基于深度神经网络的信号处理方法。
技术介绍
1、深度神经网络是一种人工神经网络，由多个层组成，通常包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都包含多个神经元，相邻层之间的神经元之间存在连接，并且每个连接都有一个权重，通过训练数据，调整网络中的权重，使得网络能够学习到输入数据的特征表示，并进行相应的分类、识别或预测任务。
2、信号处理是指对信号进行获取、变换、传输、存储和解释等操作的过程，这些信号可以是来自传感器、通信系统、生物体内等各种源头的数据，信号处理的目标是从这些数据中提取出有用的信息，并对其进行分析和解释。
3、深度神经网络可以用于信号处理中的特征提取、分类、回归等任务，可以使用深度学习模型对语音信号进行语音识别、对图像信号进行目标检测、对生物医学信号进行疾病诊断等，深度学习的强大特征提取能力和非线性建模能力使其在信号处理领域表现出色。
4、一般的，因为传统信号处理方法通常需要手动设计特征提取器，对领域知识和经验依赖较强，不适用于复杂的信号场景，在处理非线性和高维数据...
【技术保护点】
1.一种基于深度神经网络的信号处理方法，该方法基于信号处理系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
2.信号处理系统，根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法，其特征在于，包括数据采集模块、信号处理模块、机器学习模块、DSP代码审核模块、电源滤波优化模块、供电及热问题检测模块、输出处理模块以及系统管理模块；
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法
【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的信号处理方法，该方法基于信号处理系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
2.信号处理系统，根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法，其特征在于，包括数据采集模块、信号处理模块、机器学习模块、dsp代码审核模块、电源滤波优化模块、供电及热问题检测模块、输出处理模块以及系统管理模块；
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度神经网络的信号处理方法，其特征在于：
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