如何使用CNN提取一百个信号波形的特征，其中每个信号有两万个以a+bi的复数形式存储的采样点，请用python实现并给出示例代码

可以使用Python中的Keras库来实现CNN提取信号波形的特征。以下是一个示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten

# 假设每个信号有20000个采样点，每个采样点由实部和虚部组成
num_samples = 20000
num_signals = 100

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(num_samples, 2)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())

# 生成100个信号的数据
import numpy as np
signals = np.random.rand(num_signals, num_samples, 2)

# 提取特征
features = model.predict(signals)

# 输出特征的形状
print(features.shape)

这个示例代码中，我们使用了一个包含两个卷积层和一个池化层的CNN模型来提取信号波形的特征。每个信号有20000个采样点，每个采样点由实部和虚部组成，因此输入的形状为(num_samples, 2)。我们生成了100个信号的数据，然后使用model.predict()方法来提取特征。最后输出特征的形状，应该是(num_signals, num_features)，其中num_features是CNN模型输出的特征数量。