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() 

• В чем разница между двумя реализациями RNN в тензорном потоке?
• проблема с max-overlaps в py-fast-rcnn
• Tensorflow: В чем разница между использованием tf.mat_fn () или tf.nn.dynamic_rnn () для применения слоев до LSTM?
• Несоответствие измерений в LSTM Keras
• Неконтролируемый предварительный тренинг для сверточной нейронной сети в анано