请你论证采用功率谱密度作为特征提取和搭建CNN、LSTM模型的关联

功率谱密度是一种常用的信号处理技术，可以将信号从时域转换到频域，从而揭示出信号在不同频率上的分布情况。在音频、图像、视频等领域中，采用功率谱密度作为特征提取方法可以获得较好的效果。

对于音频信号而言，采用功率谱密度可以将音频信号转换为频域上的能量分布，从而提取出音频信号的频域特征。这些特征可以用于识别不同的音频信号，例如语音识别、音乐分类等任务。

对于图像信号而言，采用功率谱密度可以将图像信号转换为频域上的能量分布，从而提取出图像的频域特征。这些特征可以用于识别不同的图像，例如人脸识别、目标检测等任务。

在搭建CNN、LSTM模型时，采用功率谱密度作为特征提取可以帮助模型更好地学习信号的频域特征。例如，在音频信号识别中，可以将音频信号的功率谱密度作为输入，用于训练CNN或LSTM模型，从而实现音频信号的分类识别。

综上所述，采用功率谱密度作为特征提取和搭建CNN、LSTM模型是有关联的。通过采用功率谱密度作为特征提取，可以提取出信号的频域特征；通过搭建CNN、LSTM模型，可以更好地学习这些特征，从而实现信号的分类识别等任务。