LSTM-CNN 如何利用时域曲线和 STFT 结果进行特征提取？

是的，时域曲线和傅里叶变换的结果都是多维数组的数据形式。在输入到 LSTM-CNN 中时，时域曲线和傅里叶变换的结果会被表示为多维数组，作为网络的输入。

具体来说，LSTM-CNN 网络利用以下方式提取特征：

• LSTM 提取时序特征: LSTM 网络能够捕捉输入信号的时序依赖关系，例如时域曲线中的趋势、周期性等信息。
• CNN 提取轮廓特征和能量特征: CNN 网络擅长提取输入数据的空间特征，例如时域曲线的形状、STFT 结果中的频率分布等信息。

通过结合 LSTM 和 CNN，该网络能够有效地提取输入信号的时序特征、轮廓特征和能量特征，从而实现更准确的预测或分类。