卷积神经网络（二）技交部 潘震宇一、 卷积步长从之前的了解中，我们初步知道了卷积运算的含义。也知道了滤波器的作用。在此前，我们在将滤波器盖在矩阵上，进行边移动边计算的时候，移动步长都是默认的一步，那或许有些人就会问了，能不能一次走俩步、三步、甚至更
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2023-12-15 11:48:36
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文章目录前言1 Introduction2 Roadmap3 Spatial-based GNNNN4G (Neural Networks for Graph)DCNN (Diffusion-Convolution Neural Network )MoNET (Mixture Model Networks)GAT (Graph Attention Networks)GIN (Graph Isom
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2023-11-09 10:34:57
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这是一个很基础的问题，但是能说的既明白又能得到大家认可的，恐怕没有几个, 高频信号通常只有一条，高速信号通常是指多条时序和频率要求较高的信号。高速信号:传输速率比较高的数字信号. 高频信号:传输频率比较高的模拟信号.一个频率不高的方波，如果边沿非常陡的话，在信号完整性里应该把它当高速来看。因为它所包含的频率成分里有出乎你意料的高频成分。这就是为什么在做电路的时候不要一味的选用高速器件，
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2023-09-16 19:07:33
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高低频高频和低频就是信号变化的频率图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度对于声音来说其变化是一维的，是时域信号即信号大小随着时间的变化而变化对于图像来说其变化是二维的，是空域信号即信号随着空间坐标的变化而变化所谓高频，是指一个信号的变化速度较快，这是一个相对概念。在图像上来说，就是一片图像的亮度变化较多且明显；在音频领域，是指一个震荡频率较低的声波；在电学领域，是指可以被电
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2024-01-19 23:12:18
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不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息，它形成了图像的基本灰度等级，对图像结构的决定作用较小；中频信息决定了图像的基本结构，形成了图像的主要边缘结构；高频信息形成了图像的边缘和细节，是在中频信息上对图像内容的进一步强化。用傅里叶变换可以得到图像的频谱图: 上面的图像左边是原图，右边是频谱图图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上
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2023-08-01 19:35:12
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神经网络是一种强大的机器学习算法，它可以从大量的数据中提取出高频或低频信息。对于一个刚入行的小白来说，可能会感到困惑，不知道该如何实现这个功能。在本文中，我将教会你如何使用神经网络来提取高频或低频信息。
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。我将用一个表格来展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 收集和准备数据 |
| 步骤2 | 创建神经网络模型
原创
2023-12-14 07:48:43
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nb
fir有限冲激响应（ Finite Impulse Response, FIR）滤波器，又被称为非递归线性滤波器，是数字信号处理系统中最基本的元件。 FIR 滤波器的脉冲响应由有限个采样值构成，长度（抽头数）为 N、 阶数为 N−1 的 FIR 系统的转移函数、差分方程和单位冲激响应分别如下列三式所示。无限冲激响应（ Infinite Impulse Response， IIR）滤波器，又被称为递
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2023-11-09 15:56:00
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１首先什么是高频图像，什么是低频图像低频图像就是灰度变化比较小的图像高频图像就是灰度变化比较大的图像 所谓灰度变化比较小的图像就是，内容所谓灰度变化比较大的图像就是，边缘和纹理， 边缘：灰度变化较大，比如我穿了一件红色的衣服，北京是白色的，那么，红色衣服与白色背景的边缘是高频的，因为他们的图像变化剧烈，而红色衣服内容他们的变化是低频的，白色背景内容也是低频的，高频，就是变化频率高，变化
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2023-12-13 01:53:54
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EffNet 这篇文章主要是在深度可分离卷积之上再增加了一个空间可分离卷积，发表在2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)上。原文可见EffNet: An Efficient Structure for Convolutional Neural Networks。摘要 随着卷积神经网络在客户产品中的应用日益
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2023-12-15 19:06:34
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在前馈神经网络中，隐藏层的数量和层数的确定尚无依据，一般是由经验决定。查阅了大量相关的文章之后我对其进行了综合梳理。这里需要明确的一点是，这些只是根据经验提出的一些参考的方法，具体的层数和大小还是要在实际实验中进行验证。在此之前我们还需要理解一点，就是当我们神经元足够多，隐藏层足够多的时候我们甚至能完美拟合所有的点，但是也会带来过拟合的问题。因此我们要把握一个适中的度。二分类问题方法出自：Begi
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2024-01-03 12:43:27
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首先介绍下高低频各自的作用：1.低频：去掉瑕疵，均匀光影，总的来讲就是把图片模糊； 2.高频：弥补细节，提升皮肤的质感，总的感觉类似于锐化，就是把模糊的东西变得立体有轮廓，感觉real如何做高低频呢：一般来讲，都是先做低频，它会去掉图片人物脸上痘痘，纹理等等，应该说是让这些模糊，看不出来，首先，你需要有ps软件和对应要修的图；我这里使用的是Adobe Photoshop CC 2017， 首先打开
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2024-09-06 18:22:30
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# 使用Python进行小波变换以区分高频和低频
在信号处理和图像分析中，小波变换被广泛应用于分离高频和低频成分。本文将详细介绍如何使用Python实施小波变换。我们从步骤流程开始，然后逐步解析每一步的具体实现。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1
原创
2024-09-28 04:41:12
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图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（1）什么是低频? 低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。（2）什么是高频?反过来,&nbs
基于频域的低通滤波（二维信号——图像）算法分析傅里叶变换，将灰度图由f(x,y)->F(u,v)(空域转频域),得到图像在频域中的频谱（在频谱中低频信号分布在频谱的四个角落，其余部分为高频信号，这样的分布难以滤出高频或低频信号）中心化，将频谱F(u,v)中心化，将低频点移到频谱中心（这样就可以通过设置一个截止频率D0，来过滤信号）遍历频谱图，使用巴特沃兹低通滤波器和高斯高斯低通滤波器进行低通
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2023-10-25 14:17:51
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Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks摘要：卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度神经网络（DNN）。迄今为止，它们已成功应用于图像超分辨率（SR）以及其他图像恢复任务。在本文中，我们考虑了视频超分辨率问题。我们提出了一种在视频的空间和时间维度上训练的CNN，以提高其空间分辨率。连续帧经过运动补偿并用作CNN的输入，CNN
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2023-12-18 22:57:44
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区分ANN（人工神经网络）和深度神经网络（DNN）从字面上来看，ANN可以理解为一种较为通用的术语，而DNN则是ANN的一个子集。ANN是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由神经元、权重和激活函数等组成。而DNN是ANN的一种特殊形式，它具有多层神经元，并且可以使用梯度下降等算法进行训练。下面将详细介绍ANN和DNN的区别。
## 1. 人工神经网络（ANN）
ANN是一种模拟人脑神经系统的计算
原创
2023-11-30 03:35:23
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利用约瑟夫森效应获取电磁信号的频谱信息是超导电子学的重要应用之一，在实验室已搭建的高频信号频谱检测系统基础上研究了前置放大器的噪声参数对整个高频信号检测系统性能产生的影响。通过实验我们将两个不同输入电压噪声密度的低噪声放大器应用于检测系统并对所得的结果进行了比较。讨论了在前置放大器方面对基于约瑟夫森效应的液氮温区的小型高频信号检测系统进行改进的可能性。 对于一个信号检测系统来说除了检测的频率范围和
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2023-08-26 11:24:27
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常用的神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它包括卷积层（Convolutional layer）和池化层（pooling layer）。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM（Long Shor
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2023-08-04 11:19:08
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我们先来说说电容，都说大电容低频特性好,小电容高频特性好，那么根据容抗的大小与电容C及频率F成反比来说的话，是不是大电容不仅低频特性好，高频特性更好呢，因为频率越高，容量越大，容抗就越低，高频就是否越容易通过大电容呢，但从大电容充放电的速度慢来说的话，高频好象又不容易通过的，这不很矛盾吗？ 首先，高频低频是相对的。 如果频率太高，那么，电容的容量变得再大也没有意义，因为，大家知道，线圈是电
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2024-01-08 22:43:22
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