问题描述
我正在尝试使用卷积网络来提取一些特定的时间序列特征。该信号包含一些希望我的网络学习的高振幅和小振幅信号特征（两个小两个）的缓慢变化的分量。在我的情况下，序列[1,2,1]和[101,102,101]是相同的要素类。但是，在卷积层的情况下，第二个序列可能更适合某些平面滤波器。 （或者也许我的猜测是错误的）
是否有任何方法可以去除信号中的恒定分量或缓慢变化的分量，还是应该在对数据馈入网络之前进行预处理？
解决方法
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