深度学习方法（DSP 数字信号处理）
Deep Learning Methods — DSP Digital Signal Processing
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
01
定义
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
02
公式与计算
ŷ = f_L(…f_2(f_1(x)))
训练：反向传播 + 梯度下降，需大量数据与正则化
03
适用时机
大规模波形/图像/声学数据（DAS 事件、生物声学、影像反演）、长序列预测。 落到 DSP（定点 MCU/DSP 芯片）时需将浮点算法转定点，滤波器用级联/查表，窗长与系数按内存与实时预算裁剪。
04
关键参数
网络结构、数据量、训练策略、可解释性手段；DSP 版本关注 Q 格式定标、循环展开与指令周期，需在样本集上复验定点误差。
05
注意事项
失效与边界SIYB 立场：深度学习在环境感知领域多为" promising / experimental"，落地前必须有本地验证集与失败案例说明。 DSP 实现以循环展开与查表提升吞吐，定点误差须用浮点参考比对并留出裕量。
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