Как использовать Tensorflow для обработки сигналов?

Question

Я недавно начал изучать CNN и тензорный поток (еще новичок). Я пытаюсь обучить простой сверточный нейрон, чтобы идентифицировать мои случайно выраженные экспоненциальные сигналы, из их значения tau (time constant).

Мой вопрос в том, как назначить их в классы и получить тензорный поток, чтобы узнать из этих данных?

Код я использовал для генерации сигналов является ценам ниже

import matplotlib.pyplot as plt 
import random 
import numpy as np 

lorange= 1 
hirange= 10 
amplitude= random.uniform(-10,10) 
t= 10 
random.seed() 
tau=random.uniform(lorange,hirange) 
x=np.arange(t) 

plt.xlabel('t=time') 
plt.ylabel('x(t)') 
plt.plot(x, amplitude*np.exp(-x/tau)) 
plt.show() 

Answer 1

@zerogravty

Как здорово, что вы делаете обработку сигнала с Tensorflow или глубоко обучения в Tensorflow.

На моем github у меня есть три репо для обработки сигналов с помощью Tensorflow. Это может быть хорошим началом для кода. Я открыт для вас. Reach меня по электронной почте

• Music genre classification with CNN
• Time-series classification with LSTM's in Tensorflow
• Time-series classification with CNN's