我在识别一种信号时遇到了问题。假设这个信号是一种准周期信号，其周期时间是有限的。信号的“形状”必须符合某些标准，因此实际的算法会使用信号处理技术，如滤波、对信号进行求导、寻找最大和最小值。这种方法在发现好的信号方面有很高的成功率，但问题是它也会检测到错误的形状。

因此，我想使用人工智能——主要是神经网络——来解决这个问题。我考虑使用一个多层网络，输入一些平均值（信号可以被简化），输出一个从0到1的值来表示“匹配”程度。然而，问题是我从未做过这种事情，所以我在寻求帮助，如何实现这样的目标？如何训练神经网络以获得预期的结果？（假设我有输入向量，这些向量应该输出1）

或者，这个想法对解决这个问题来说是一个错误的近似吗？我对任何学习算法或可以学习和使用的想法持开放态度，以克服这个问题。

这是测量信号的图表（现在值和时间不是问题），你可以看到很多“错误”的信号，如上所述，大多数检测到的信号是好的。

回答：

你的问题可以得到广泛的回答。你应该考虑编辑它以防止它被关闭。

但无论如何，Matlab有很多内置的函数和工具箱来支持人工智能，并提供了许多可供修改和参考的样本代码。你可以在Matlab FileExchange中找到一些。

我知道阅读大量关于人工智能的技术论文是一项艰巨的任务，所以祝你好运！