1樓：大江東去
提供乙個思路。
或許可以將時序訊號切割成很多小段訊號，然後通過對這些小段訊號的分類，實現時序訊號的目標檢測。
基於振動訊號的故障診斷通常就是這麼做的，通過將小段振動訊號分類到健康狀態、軸承故障等類別，實現故障診斷。
例如，Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis這篇文章就這麼寫著：
Each health condition had 3 × 3 × 400 = 3600 observations. Each observation was a 0.16-s signal and had 2048 data points.
意思就是，將振動訊號劃分成3600個片段，每個片段是0.16秒的訊號（對應著2048個資料點）。
深度殘差收縮網路（Deep Residual Shrinkage Network）這個方法也可以參考，既然可以用於振動訊號的分類，也可以用於其他時序訊號。
（用於含噪時序訊號分類的）深度殘差收縮網路
Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis
基於深度殘差收縮網路的故障診斷 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis
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