深度学习技术在电子信息信号处理中的应用研究

摘要

针对电子信号处理领域中传统方法在复杂环境下性能受限、实时性不足以及特征提取依赖人工经验等问题，本文提出了基于改进卷积神经网络(CNN)的自适应信号处理方法，通过优化信号预处理与特征提取策略，设计双路空洞卷积结构和多尺度特征融合模块，并采用动态学习率机制和模型部署优化方案，实现了信号的高效处理。实验结果表明：该方法在信号去噪方面较传统小波变换提升13.6 dB,特征提取准确率达到96.8%,处理速度提升2.5倍，同时具有良好的系统部署性能和扩展性。

关键词

深度学习 / 电子信息 / 信号处理 / 卷积神经网络 / 自适应算法