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深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。

实验1 离散随机变量的仿真与计算（验证性实验） 1实验2 离散随机信号的计算机仿真(验证性实验) 5实验3 随机信号平稳性分析(验证性实验) 8实验4 实验数据分析(综合性实验) 10实验5 窄带随机过程仿真分析 (验证性实验) 11实验6 高斯白噪声通过线性系统分析(综合实验) 13