帮我画一张1D-CNN的示意图

很抱歉，作为一个AI语言模型，我无法提供图形方面的支持。但是，我可以为您提供1D-CNN的详细说明。

1D-CNN是一种卷积神经网络，专门用于处理一维序列数据，例如时间序列数据或音频信号。它采用了与2D-CNN类似的卷积和池化操作，但只在一个维度上执行。

下面是1D-CNN的示意图（仅用文字描述）：

输入层：输入序列数据，大小为（序列长度，特征数）

卷积层：对输入层中每个数据点的一小部分进行卷积计算，并将计算结果输出到下一层。卷积核的长度和数量是可以调整的。

池化层：将卷积层输出的一段连续数据下采样为单个数据点。常见的下采样方法有最大池化和平均池化。

全连接层：将池化层输出的一维向量连接到一个或多个全连接层，通常用于最终的分类或回归任务。

输出层：最后一层是一个根据任务类型不同而不同的层（例如softmax层或线性层），输出最终的分类或回归结果。

希望能帮助您理解1D-CNN的基本结构和功能。