emd-cnn-lstm得神经网络结构图绘图

EMD-CNN-LSTM（ Empirical Mode Decomposition, 卷积神经网络, 长短期记忆网络）是一种结合了信号处理、深度学习和递归特征选择的神经网络结构。它的绘制通常涉及几个步骤：

1. **EMD分解**：首先，从输入数据开始，使用Empirical Mode Decomposition (EMD) 将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），这一步会形成基础图形的一部分，显示原始信号的不同频率成分。

2. **卷积层**（CNN）：接下来，每个IMF作为单独的一通道输入给卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN会通过一组滤波器提取特征，生成一些特征图，这部分可以用箭头表示数据流和权重矩阵之间的连接。

3. **池化层**：在CNN之后可能包括池化层，如Max Pooling，用于降低数据维度并保留最重要的特征，这会用到下采样操作和可视化为小方块或滑动窗口。

4. **全连接层**（FCN）：将CNN的输出展平并通过全连接层（Fully Connected Layer）连接到LSTM单元。这部分可以画出各个节点间的线，代表神经元之间的连接。

5. **LSTM层**：长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，其内部结构如门控机制会额外增加复杂度，可以画出状态单元、输入门、遗忘门和输出门等组件。

6. **输出层**：最后，LSTM的输出会被连接到一个或多个输出层，对应具体的预测任务，比如分类或回归。

当绘制时，通常会包含节点、连线、标记（如滤波器大小、步幅等）、以及可能的箭头和标签来解释网络的工作流程。