Содержание
- Введение 1
- Теоретические основы анализа сигналов 2
- - Преобразование Фурье 2.1
- - Вейвлет-преобразование 2.2
- - Временные и частотные представления сигналов 2.3
- Основы нейронных сетей 3
- - Многослойный персептрон 3.1
- - Сверточные нейронные сети 3.2
- - Рекуррентные нейронные сети 3.3
- Методы предобработки сигналов для нейронных сетей 4
- - Нормализация сигналов 4.1
- - Фильтрация сигналов 4.2
- - Извлечение признаков 4.3
- Практическая реализация и результаты 5
- - Выбор архитектуры нейронной сети 5.1
- - Обучение и валидация модели 5.2
- - Оценка результатов и сравнение с аналогами 5.3
- Заключение 6
- Список литературы 7