https://github.com/foxpup11?tab=repositories

自动特征提取：AI模型（如CNN、LSTM）能够自动学习信号的局部特征，无需手动设计特征。端到端处理：从原始信号到目标输出的端到端训练简化了传统信号处理流程。实时性：通过硬件加速（如GPU、TPU），AI模型可以实现实时信号处理。

CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别（如飞机、汽车等），每张图像尺寸为32x32像素。# 第一组卷积和池化层# 第二组卷积和池化层# 全连接层self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 128) # 输入尺寸为32*8*8（池化后）self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 10个类别x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) # 卷积 + ReLU + 池化。

【代码】信号与系统06-系统建模与AI融合。

复频域是将信号和系统从时域映射到复平面上的分析方法将微分/差分方程转化为代数方程适用于线性时不变系统（LTI）的分析。

连续时间系统的系统函数（传递函数）HsH(s)Hs定义为系统输出YsY(s)Ys与输入XsX(s)XsHsYsXsLytLxtHsXsYs​Lxt)}Lyt)}​离散时间系统的系统函数HzH(z)Hz定义为输出YzY(z)Yz与输入XzX(z)XzHzYzXzZynZxnHzXzYz​Zxn]}Zyn]}​物理意义。

本节课从傅里叶级数与傅里叶变换出发，深入讲解了频域分析的数学原理，并结合人工智能中的图像处理、语音识别和神经网络等典型应用，展示了频域分析的实际价值。通过Python代码示例，我们直观地观察了信号的频谱特性，并体验了频域卷积的实现方法。

本节课从信号的基本运算入手，深入讲解了冲激信号、阶跃信号以及卷积积分与卷积和的数学原理，并结合人工智能中的卷积神经网络（CNN）展示了它们的实际应用。通过Python代码示例，我们直观地观察了信号的平移、缩放、卷积操作，并初步体验了AI中的卷积实现。

信号是信息的载体，是通信、控制系统以及人工智能领域中最基础的研究对象。从数学角度看，信号可以表示为一个或多个变量的函数。通过本讲的学习，你应该已经掌握了信号与系统的基本概念，并能够通过Python代码直观地理解信号的特性。下一讲我们将深入探讨。系统是对信号进行加工、变换或传输的物理装置或数学模型。在人工智能领域，信号处理是核心任务之一。，包括信号的运算、卷积积分及其在AI中的应用。：为什么在AI中需要对信号进行采样？在信号与系统课程中，我们主要研究。在AI领域，系统概念被广泛应用于。（离散时间系统）描述。

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