Как использовать Tensorflow для обработки сигналов?

Недавно я начал изучать CNN и тензорный поток (еще новичок). Я пытаюсь обучить простой сверточный нейрон, чтобы идентифицировать мои случайно выраженные экспоненциальные сигналы, из их значения tau (time constant).

Мой вопрос заключается в том, как назначить их в классы и получить tenorflow, чтобы узнать из этих данных?

Код, который я использовал для генерации сигналов,

import matplotlib.pyplot as plt import random import numpy as np lorange= 1 hirange= 10 amplitude= random.uniform(-10,10) t= 10 random.seed() tau=random.uniform(lorange,hirange) x=np.arange(t) plt.xlabel('t=time') plt.ylabel('x(t)') plt.plot(x, amplitude*np.exp(-x/tau)) plt.show() 

@zerogravty

Как здорово, что вы делаете обработку сигналов с помощью Tensorflow или глубокое обучение в Tensorflow.

На моем github у меня есть три репо для обработки сигналов с помощью Tensorflow. Это может быть хорошим началом для кода. Я открыт для вас. Получите доступ к электронной почте

  • Классификация музыкального жанра с помощью CNN
  • Классификация временных рядов с LSTM в Tensorflow
  • Классификация временных рядов с помощью CNN