网络是有5个一维卷积层组成为什么最终采用的网络结构为，CNN 层中 filters = 48，kernel_size = 3，strides = 1这个呢？

这网络结构中，使用了5个一维卷积来进行特征提取模式识别。，filters参数表示每个卷积层输出的特征图数量，kernel_size参数表示卷积核的大小，strides参数表示卷积核的滑动步。

选择filters=48的原因是为了加网络的表示能力，使其能够好地捕捉输入数据的不同特征。通过增加特征图的数量，网络可以学习到更多不同尺度的特征，从而更好地理解输入数据。

选择kernel_size=3的原因是为了保持相对较小的感受野大小，这样网络可以更好地捕捉局部特征。较小的卷积核可以帮助网络更好地处理输入数据中的细节信息。

选择strides=1的原因是为了保持相对较小的步幅，从而保留更多的输入信息。较小的步幅可以使网络在进行卷积操作时保持较高的分辨率，减少信息丢失。

综上所述，选择filters=48，kernel_size=3和strides=1的网络结构可以帮助网络更好地提取输入数据的特征，并且保持较高的分辨率和信息完整性。

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dat_dir = 'D:\desk\psd音频文件'; fil_all = dir(dat_dir); fil_all = {fil_all.name}; TP_Res = regexp(fil_all,'wav$'); TP_Res = cellfun(@(x) ~isempty(x),TP_Res); fil_all = {fil_all{TP_Res}};什么意思

这段代码的作用是读取指定目录中所有的文件名，并筛选出以".wav"结尾的文件名。首先，使用`dir(dat_dir)`函数获取指定目录`dat_dir`下的所有文件信息，并将结果存储在变量`fil_all`中。然后，通过`{fil_all.name}`将文件信息中的文件名提取出来，存储在`fil_all`变量中。接下来，使用正则表达式`regexp(fil_all,'wav$')`匹配以".wav"结尾的文件名，并将结果存储在变量`TP_Res`中。最后，使用`cellfun(@(x) ~isempty(x),TP_Res)`判断每个文件名是否匹配成功，并将结果存储在`TP_Res`中。最终，通过`{fil_all{TP_Res}}`将匹配成功的文件名提取出来，并重新存储在`fil_all`中。

[Sig,Fs ]=audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam));

这段代码使用 `audioread` 函数读取指定路径下的音频文件 `fil_nam`，并将读取到的音频数据存储在变量 `Sig` 中，采样率存储在变量 `Fs` 中。`fullfile(dat_dir, fil_nam)` 是用于生成完整路径的函数，其中 `dat_dir` 是音频文件所在的文件夹路径，`fil_nam` 是音频文件的文件名。