信号运算与神经网络的结合是一个广泛研究的领域。以下是一些相关的概念和方法：
1、神经网络是一种能够模拟人脑神经元工作方式的计算模型，可以被用于分类、回归、聚类等机器学习任务。
2、神经元是神经网络的基本单元，接收输入信号，并通过激活函数产生输出信号。
3、前向传播是神经网络中计算输出的过程，从输入层到输出层依次计算每个神经元的输出。
4、反向传播是神经网络中计算梯度的过程，通过链式法则从输出层向输入层逐层计算每个神经元的梯度，用于优化网络参数。
5、神经符号计算是一种将神经网络和逻辑推理相结合的方法，旨在兼顾神经网络的高效性和逻辑推理的可解释性。
6、模糊神经网络是一种将模糊推理和神经网络相结合的方法，通过使用模糊集合和模糊运算，将模糊推理系统映射到多层前馈神经网络上。
信号运算与神经网络的结合可以采用多种方法，以下是一些常见的应用：
1、多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种前向神经网络，通过多层非线性变换将输入信号映射到输出空间中。
2、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前向神经网络，通过卷积运算和池化操作提取输入信号的特征，用于图像、语音等感知任务。
3、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种具有记忆功能的神经网络，通过循环连接实现对序列信号的建模，用于语言、音乐等序列数据处理。
在实际应用中，信号运算与神经网络的结合可以用于音频、图像、视频、文本等多种场景。例如：
1、语音信号处理中可以使用卷积神经网络进行语音识别、语音合成等任务。
2、图像信号处理中可以使用卷积神经网络进行图像分类、目标检测等任务。
3、文本信号处理中可以使用循环神经网络进行情感分析、机器翻译等任务。
总之，信号运算与神经网络的结合是一个非常广泛的领域，可以通过多种方法和应用实现。