OTFS的信道估计一.纲要在围绕OTFS展开的各方面研究中，信道估计是非常重要的课题。OTFS的一大优越性是，通过在延迟-多普勒域描述时频双色散信道，有可能大幅度降低信道估计的开销和复杂度。这一特性已经在若干研究中得到验证。Embedded pilot-aided channel estimation for OTFS in delay-Doppler channels考虑了导频与数据同传的设计方
时延扩展和多普勒扩展_mob604756f3c518的技术博客_51CTO博客
原创
2022-06-10 01:19:23
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信道扩展主要可以分为三方面：多径（时延）扩展；多谱勒扩展；扩展角度扩展，快衰也相应地分成：时间选择性衰落、空间衰落性衰落与频率选择性衰落。下面就具体给大家讲解时延扩展和多谱勒扩展的概念。1. 时延扩展我们假设基站发射的是一个时间宽度极窄的脉冲信号，经过多径信道后，由于各信道的时延不同，移动用户接收到的信号为一串脉冲，即接收信号的波形比原来展宽了，见图1，由于信号波形的展宽是有信道的时延引起的，所
原创
2021-03-24 15:51:36
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卷积神经网络与前面学的常规神经网络很相似，也有输入、权重、偏差、损失函数、激活函数、全连接层等概念，之前的一些小的技巧也仍然适用。与常规神经网络的对比卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs / ConvNets）明确的假设输入inputs为图像，这使得ConvNets需要前向传播更加高效的执行，同时要大幅度的减小网络中的参数数量。常规神经网络：接收一个输
阿里妹导读：行人重识别是指给定一个摄像头下某个行人的图片，在其他摄像头对应的图片中准确地找到同一个人。行人重识别技术有十分重要的科研和实际应用价值，近来广泛应用到交通、安防等领域，对于创建平安城市、智慧城市具有重要的意义。可能有人会说“人脸技术”的应用已经很成熟了，然而在复杂的实际场景中，由于低分辨率、遮挡、不同角度等各种原因，“人脸”很难看清。因此，利用人的全身信息来做检索就变得非常有必要。本篇
简 介 CNN卷积神经网络进行图像识别分类的技术很简单，一般神经网络初学者都做过mnist分类实验，简单的分类任务准确率跑到99%已经不成问题，这里不做过多的介绍。但是想用卷积神经网络解决实际问题，往往会碰见一些问题和痛点。整理如下： 1、Mnist数据集包括网上公开的很多用于图像分类的数据集尺寸固定，我们做实验的时候
文章目录前言使用spp的深度神经网络卷积层与特征图SPP层SPP层的训练Q&A总结 前言论文原文传统的CNN网络要求固定尺寸的图像输入(比如224x224)，使得数据集的图片为了适应特定尺寸，不得不剪切或扭曲。然而，剪切的图片不一定包含整个物体，扭曲的图片会导致位置错乱。最终导致识别准确率因内容缺失或错乱而只能妥协。为什么传统CNN需要固定尺寸的图像输入?一个CNN通常由两部分组成：卷积
1、NN 神经网络包含输入层、隐藏层、输出层，其中涉及的一些过程如图。两车以下内容来自Datawhale的讲义2、CNN介绍 卷积神经网络（简称CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异，精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对
NET framework框架类库中的Image类和Bitmap类提供了常用图像格式的解析读取和存储,这些常用格式包括BMP,JEPG,GIF,PNG,EXIF,TIFF。但是可惜的是不支持PGM格式,但是只要知道了PGM格式的文件的组织结构，相信要解析他也不是难事了。PGM图像详解 PGM 是便携式灰度图像格式(portable graymap file format),在黑白超声图像系统中经常
CNN-二维卷积层卷积神经网络(convolutional neural network)是含有卷积层(convolutional layer)的神经网络。卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。二维互相关运算虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关(cross-correlation)运算。在二维卷积层
【新智元导读】微软和京东最近出了一个黑科技：说一句话就能生成图片！在这项研究中，研究人员提出了一种新的机器学习框架——ObjGAN，可以通过关注文本描述中最相关的单词和预先生成的语义布局(semantic layout)来合成显著对象。不会PS还想做图？可以的！近期，由纽约州立大学奥尔巴尼分校、微软研究院和京东AI研究院合作的一篇文章就可以实现这个需求：只需要输入一句话，就可以生成图片！
CNN与FCN区别1 CNN从图像级别的分类 FCN像素级别的分类2 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，映射成固定长度的特征向量 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层3 FCN可以接受任意尺寸的输入图像CNN： 通常cnn网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featur
概要CNN在进行卷积操作的时候，可以认为是输入图像（Input）与卷积核（Kernel）的对应加权求和。其中，卷积的时候，又可分为输出图像（Output）比输入图像缩小的卷积（VALID）即常规情况，与卷积后长宽不变的情况（SAME），还有一种情况是FULL模式，这种不经常用。 维度就是图像的通道数，想象一个通道为3的RGB图像，维度=3。也可以把input想象成一个立方体，有长宽高属性，如下图:
卷积网络 2基础卷积函数的变体zero-pad如何训练数据类型卷积的高效关于数据类型nextVariants of the basic convolution functionzero-padhow to trainData typesEfficient convolution algorithmsmore information about data typesnext 卷积网络 (2)基础卷
1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
一、卷积神经网络 – CNN，最擅长的就是图片的处理，它受到人类视觉神经系统的启发。目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高而CNN的出现解决了上述问题，即 「将复杂问题简化
Pytorch中CNN图像处理学习代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。
FCN(Fully Convolutional Networks),U-Net(Biomedical Image Segmentation),Mask RCNN(Instan Segmentation by FCN Mask Layer)分析总结相关工作 我们知道，CNN有很出色的特征提取能力，避免了人工提取特征的局限性，这也意味着CNN有很好的分类性能，它解决了图像识别的一大难题。那这么强大的
利用DCGAN-生成对抗网络和CNN-卷积神经网络对图像进行训练和分类总体流程步骤一、图像处理部分如下图，分别是由SAR卫星获取的极化SAR图像及其标签图 根据不同的颜色标签（红、绿、黄、白）可以将原图分为四个部分(下图只有三部分，白色区域图片没有展示) 对于图片中有效区域进行裁切分割，按照类型分别存储在不同的文件夹中作为训练数据。二、训练GAN网络生成模拟图像 每次运行该程序选择某一
理解 CNN注意：下面提到的图像指位图 目录理解 CNNCNN人类的视觉原理几个关键层卷积层(fliter、kernel)池化层 (pooling)激活层(activate)全连接层(Linear)pytorch实现TextCNN卷积传播图解不同视角看CNN参考 CNN卷积神经网络-CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN的两大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数
