我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用
1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。
2.特征工程；你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征，比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征，比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。
3.搭建深度学习网络；你需要根据所提取的特征形状设计适合该项目的网络，或者也可以使用一些比较先进的网络，比如VGG系列、LeNet、AlexNet、LSTM、GRU、Bilstm、attention、Resnet，也可在这些网络的基础上改进以此增强识别性能。
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