Можно ли использовать CNN для классификации 1D-сигнала

✅ Да, но есть нюансы.
Для временных рядов чаще применяют рекуррентные сети (RNN), так как они учитывают последовательность данных. Однако сверточные сети (CNN) тоже могут быть полезны, особенно если важны повторяющиеся шаблоны в сигнале.

🔹 CNN — хорошо распознают локальные закономерности через скользящие окна.
🔹 RNN — учитывают временную зависимость между значениями.
🔹 QRNN — гибридный подход, объединяющий преимущества CNN и RNN.

Выбор зависит от задачи и структуры данных!