信號處理的神經網絡方法如下：
1、原數據可能數據量很大，維數很，計算機處理起來時間復雜度很高，預處理可以降低數據維度寫作貓。數據的很多特性非常影響神經網絡等分類模型的效果。
2、比如數據值得分布不在壹個尺度上，當地氣溫值與當地月工資顯然不在壹個數量級上，這時，需要數據規範化，把這兩個特征的數據都規範到0到1，這樣使得它們對模型的影響具有同樣的尺度。
3、當然，數據預處理還有很多，比如中心化，去噪，降維，平滑，變換等等，各有各的目的，總之都是為了最終分類器的效果服務，由於原數據可能含有大量的噪聲，去除噪聲是有必要的。
擴展資料：
人工神經網絡的獨特知識表示結構和信息處理原則使其成為智能信息處理的主要技術之壹，吸引了越來越多科技工作者的研究興趣。《信號處理的神經網絡方法》從人工神經網絡在信號處理領域的應用入手，對神經網絡基本結構和信號處理領域如何應用神經網絡進行介紹。
我們挑選BP、RBF、SOFM、LVQ、Hopfield這5種已成功應用於解決實際信號處理問題的網絡結構進行詳細介紹，並對如何利用它們解決信號處理問題進行分析。另外還介紹了量子比特神經網絡這種新興網絡結構。