我想用MatConvNet进行一维信号的分类（二分类问题），可不可行呢，如果可以那么卷积核的大小和池化的大小能不能是m*n（m!=n）这种形式，而不是图像分类中必须是n* n的形式呢，请大神帮我讲讲
该回答引用ChatGPT
MatConvNet是一个用于卷积神经网络（CNN）的MATLAB工具箱，可用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。虽然MatConvNet最初被设计用于处理图像数据，但它也可以用于处理一维信号数据，如音频、时间序列和生物信号。
对于一维信号分类问题，MatConvNet可以使用一维卷积神经网络来解决。在这种情况下，卷积核和池化操作可以具有不同的大小和形状，以适应信号数据的特点。
具体而言，卷积核的大小取决于信号的长度和期望的特征大小。通常，较小的卷积核可以捕获较小的局部特征，而较大的卷积核可以捕获较大的全局特征。同样，池化操作的大小和形状也可以根据信号的长度和特征进行调整。
需要注意的是，在一维信号分类任务中，与图像分类任务不同，输入数据通常是一个向量，而不是一个矩阵。因此，在使用MatConvNet处理一维信号时，需要将输入数据转换为一个张量，例如一个3D张量，其第一个维度表示样本数，第二个维度表示信号长度，第三个维度表示信号通道数（通常为1）。
总的来说，使用MatConvNet进行一维信号分类是可行的，并且可以根据信号数据的特点来选择合适的卷积核和池化操作的大小和形状。