Как мы справляемся со сложным сигналом основной полосы частот, когда мы используем DNN для автоматической c классификации модуляции? Например, входные обучающие данные имеют размерность (8800,2,128), 2 представляет I и Q каналы. В этом случае у нас есть 8800 примеров примеров, каждый из которых состоит из 128 сложных временных выборок с плавающей запятой. Если мы хотим спроектировать DNN для выполнения задачи классификации, как мы обрабатываем входные объекты? Размерность входного размера (2128), как позаботиться об этих двухмерных входных элементах? Спасибо. Я был бы очень признателен, если бы вы могли дать мне некоторые идеи или код в python.