一、 定义离散信号f(n),g(n)的定义如下： N-----为信号f(n)的长度s(n)----为卷积结果序列,长度为len(f(n))+len(g(n))-1以3个元素的信号为例：f(n) = [1 2 3]; g(n) = [2 3 1];s(0) = f(0)g(0-0) + f(1)g(0-1)+f(2)g(0-2) = 1*2 + 2*0 +
转载
2023-06-17 22:37:35
94阅读
Figure 1：直达声在 t = 0 的冲激 在房间内，假设在 t = 0 时刻有一个强度为 1 的冲激信号（蓝色）。 由于房间存在反射，当声音传播一段时间（例如 延迟 10 个时刻）后，会在 t = 10 左右接收到第一个反射声（红色）。 随着时间推移，反射声的强度按指数衰减（这里用 exp(- ...
Convolution概念卷积 (Convolution), 是透过两个函数 \(f\) 和 \(g\)上面是卷积的数学定义, 讨论的是连续函数的卷积, 在计算机科学中我们常用的一般的卷积就是对多项式做乘法, 属于离散卷积.假设我们有两个 \(n\) 项的多项式, \(f(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1}a_ix^i\), \(g(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1
转载
2023-10-13 00:24:58
103阅读
对应位置数字相乘，求和。 卷积核（或滤波器）的小窗口在输入数据上滑动，计算窗口覆盖区域的元素乘积之和，从而生
图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示）对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）；对h（-m）移位得h（n-m）；将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n）。说明：令m′=n-m，做变量代换，则卷积公式变为因此，x(m)与h(n-m)的位置可对调（即输入为x（n）、单位脉冲响应为h（n）的线性时不变系统与输入为h（n）、单位脉冲响应为x（n）的线性时
转载
2024-01-23 11:22:16
134阅读
# Python计算离散反卷积
在信号处理和图像处理领域，反卷积是一个重要的概念。简单来说，反卷积就是通过已知的卷积结果和卷积核来恢复原始信号或图像。尤其是在处理受噪声影响的信号时，反卷积技术显得尤为重要。本文将为您介绍Python中如何实现离散反卷积，过程中包含具体的代码示例和图示说明。
## 什么是卷积和反卷积？
在开始之前，先简单了解卷积的概念。卷积是两个函数合并成一个新函数的过程。具
原创
2024-10-05 04:38:32
107阅读
文章目录卷积与线性层的不同卷积计算过程feature map大小计算与pytorch参数pytorch参数卷积大小池化例程 卷积与线性层的不同这是一个卷积大致的流程图，可以看到卷积是对图片在三维层面进行操作，而线性层是展平向量之后进行操作这里需要注意两个点：卷积运算过程如何计算结果大小卷积计算过程卷积是对多通道进行操作的， 以彩色图片作为例子，每个图片的维度是, C就是channel， 为3。计
转载
2024-07-24 20:52:38
74阅读
# Java 卷积运算科普
卷积运算是一种重要的数学运算，广泛应用于信号处理、图像处理与机器学习等领域。在计算机科学中，卷积操作的主要目的是通过对输入数据的局部区域进行加权求和，来提取特征。本文将详细介绍卷积运算的基本概念，通过 Java 实现一个简单的卷积运算，并展示相应的流程图和甘特图。
## 什么是卷积运算
在数学上，卷积是两个函数之间的运算，具体形式为两个函数 f 和 g 的卷积记作
卷积的本质常规卷积单通道卷积多通道卷积3D卷积转置卷积1x1卷积深度可分离卷积空洞卷积卷积的本质 在具体介绍各种卷积之前，我们有必要再来回顾一下卷积的真实含义，从数学和图像处理应用的意义上来看一下卷积到底是什么操作。目前大多数深度学习教程很少对卷积的含义进行细述，大部分只是对图像的卷积操作进行了阐述。以至于卷积的数学意义和物理意义很多人并不是很清楚，
卷积运算和卷积核 图像运算中经常会碰到卷积运算这个讲法, 初看不知道具体含义, 其实非常简单, 工作原理如下: 首先提供一个小的矩阵, 一般是3*3
原创
2023-11-30 13:56:23
246阅读
一、简单理解卷积的概念1.1卷积的定义：定义任意两个信号的卷积为这里的*代表卷积的运算符号， 是中间变量，两个信号的卷积仍是以t为变量的信号。类似地，离散的信号的卷积和：1.2 卷积的计算步骤：（1）将上面的 、 中的自变量t换为 ，得到 、 ；（2）将函数 以纵坐标为轴折叠，得到折叠信号 ；（3）将折叠信号 沿 轴平移t，t为变量，从而得到平移信号 ,t<0时左移，t>0时右移；（4
转载
2024-06-07 19:20:58
0阅读
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。两个一维信号卷积>>> import numpy as np
>>> x=np.array([1,2,3])
>>> h=np.array([4,5,6])
>>> import scipy.signal
>>> scipy
转载
2024-02-19 11:04:00
49阅读
卷积运算 内容选自吴恩达老师的深度学习课程当中，在此记录。以边缘检测为例，介绍卷积是如何进行运算的。一、边缘检测示例 首先是垂直边缘检测，对左边的一个6×6的灰度图像进行卷积运算，中间3×3的即为我们通常说的核或者过滤器。从左边的矩阵左上角开始，利用过滤器在该矩阵上进行计算，对应元素相乘后求和，得到一个数值，例如左上角第一个3×3的矩阵，进行卷积后，得到右边4×4矩阵的第一个元素，即-5,以此类推
转载
2023-10-27 07:11:08
77阅读
0. 前言卷积神经网络与全连接神经网络类似, 可以理解成一种变换, 这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成. 本文就“卷积”部分稍作介绍.1. 卷积介绍卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算, 是两个实质函数之间的一种数学运算. 在卷积运算中, 通常使用卷积核将输入数据进行卷积运算得到的输出作为特征映射, 每个卷积核可获得一个特征映射. 如图所示, 一张大小为的图片经过零填充后,
转载
2024-02-25 05:57:40
86阅读
信号处理中的傅立叶变换、卷积等与GNN中的对应关系
结论信号处理中的傅立叶变换，将一个复杂信号分解为多个已知频率的波 \(<==>\) 对应图信号中将\(x\)分解到不同频率（特征值）的特征向量上。信号中的卷积定理说明了：时域上的卷积等于频域上的点积。\(<==>\) 对应GNN中，两个图信号的卷积 等于它们分解到特征空间\(U\
转载
2023-10-13 00:24:06
152阅读
针对于这次作业，我一开始一点思绪都没有，包括离散序列的卷积定义。因此我首先查看了有关于离散卷积的百度百科，心里有了概念以后，我进行了上网找代码的操作。不过，代码找到以后，我看不懂。我进行分析原因：1.基础忘记了；2.卷积的数学公式转化成matlab语言的过程没有走通。所以，我接下来首先解剖了离散卷积公式，我思考它们的实现逻辑，具体如下：1.如何输入两个离散序列x、h，并使它们可以们以幂的形式进行乘
转载
2024-08-08 11:25:46
52阅读
卷积运算与互相关运算
转载
2022-04-20 15:32:24
327阅读
说起闭包这个概念，其实是离散数学中的一种定义，而很程序员们耳熟能详但不一定能说清楚它的含义和用途。本文先简单地介绍下离散数学中的闭包，然后再探讨一下Javascript语言中的闭包是如何创建和应用的。
Closure 闭包1、闭包的定义-离散数学一个关系不具有自反, 对称, 传递这3种基本性质之一,但均可以通过对该关系的扩充(在关系中增添序偶),使扩充后的关系具有这种性质,这种包含该关系的最小扩充
一、离散时间信号的基本运算离散信号的基本运算包括：（1）自变量的变换：平移、反转；（2）两个信号之间的运算：相加、相乘；（3）信号自身整体的运算：信号在值域上的展缩和上下平移，即x(n) ->y(n) = ax(n) + b，a、b 均为实数。离散信号一般不做自变量上的尺度变换。1、序列的自变量的变换信号自变量的变换一定要深刻理解“一切变换都是针对时间变量 n 而言的”这句话。（1）序列的平
转载
2023-08-21 09:26:09
180阅读
1.前言 传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。 对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数）在卷积前要翻转18
转载
2023-10-13 00:23:42
267阅读
