一种基于深度学习优化的光纤信号处理方法

本发明公开了一种基于深度学习优化的光纤信号处理方法。本发明中，CNN架构为光纤信号处理提供了强大的特征提取和表示能力。通过两个卷积层和两个池化层的组合，模型能够从原始信号中逐层提取从简单到复杂的特征。卷积操作利用局部连接和权值共享的特性，有效地捕捉信号中的空间相关性，而池化操作则通过下采样减少数据维度，同时增加模型对位置变化的鲁棒性。这种层次化的特征提取过程使得模型能够学习到信号的本质特征，为后续的分类或回归任务打下坚实基础。此外，全连接层将卷积和池化后的特征图展平并进行特征融合，进一步增强了模型对复杂信号模式的识别能力。