一种自适应变长信号输入的神经网络分类方法

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1.一种自适应变长信号输入的神经网络分类方法，其特征在于，包括步骤：预处理步骤：接收输入的连续的原始信号，对原始信号进行滤波除噪的预处理；自适应分窗步骤：根据预处理后的信号计算出待处理的信号长度，一方面按信号长度对连续信号进行分窗，将分窗后的信号输出至神经网络分类器；另一方面，根据待处理的信号长度计算出神经网络分类器中各层的对应尺寸，即不同层的卷积层特征图尺寸和不同层的池化层的特征图尺寸，并输出至神经网络分类器中；自适应调整步骤：神经网络分类器根据接收到的不同层的卷积层特征图尺寸和不同层的池化层的特征图尺寸生成当前层的调整参数，再利用当前层的调整参数完成对神经网络当前层的卷积运算和池化运算时所使用的寄存器和运算单元个数的优化调整；分类处理步骤：对分窗后的信号按照神经网络的层顺序，逐层进行卷积运算和池化运算后得到固定长度的信号，最后将固定长度的信号通过全连接层完成分类处理，最后输出分类结果。