一、实验目的 1．学习分段卷积的概念及其应用。 2．掌握如何来实现分段卷积。二、实验原理及方法 在某些场合下，可能要求将一个有限长度的序列与一个长度不定或相当长的序列进行线性卷积，若将整个序列存储起来再作大点数的运算，不但运算量大，而且往往时延也不允许并且在实际应用中，往往要求实时处理。在这些情况下，就要将长序列分段，每一段分别与 短序列进行卷积，即分段卷积。有两种方法：重叠相加法和重叠保留法。
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2024-07-02 22:21:57
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文章目录卷积的物理意义相关卷积定理卷积与互相关，自相关函数的关系卷积与单位脉冲响应的关系卷积的计算卷积向量表示形式卷积矩阵表达形式基于法一，用MATLAB求X矩阵的三种方法线性系统三个参数，已知两个求另外一个 卷积的物理意义输入信号通过一个新兴因果移不变系统后的输出为信号与该系统的冲击响应的卷积。任何一个信号都可以表示为单位冲击信号之和。相关卷积定理卷积与互相关，自相关函数的关系条件：假设系统的
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2023-11-06 17:12:02
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前言，好久不见，大家有没有想我啊。哈哈。今天我们来随便说说卷积神经网络。 1卷积神经网络的优点卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。2 卷积神经
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2023-09-27 10:01:17
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a=[1 2 3];b=[1 2];
>>c=conv(a,b)
c=
1 4 7 6
就是相当于两个多项式相乘，展开以后再合并，之后的得到的系数就是conv得到的结果。c是系数。
(1*x^2+2*x+3*1)(1*x+2*1)=1*x^3+4*x^2+7*x+6*1;
deconv可以看成是相除得到的系数。q为系数，r为余数。
最近在做控制算法实现的时候，对于其中参杂的各种差分、卷
1. 卷积（convolution）
输出 y(n) 是作为在 x(k) 和 h(n−k)（反转和移位）重叠之下的样本和求出的。
考虑下面两个序列：
x(n)=[3,11,7,0,−1,4,2]，−3≤n≤3
h(n)=[2,3,0,−5,2,1],−1≤n≤4
求卷积 y(n)=x(n)⋆h(n)
matlab 实现：
如果是任意无限长序列，不可以直接用 matlab 来计算卷
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2016-11-11 20:36:00
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1. 卷积（convolution）
输出 y(n) 是作为在 x(k) 和 h(n−k)（反转和移位）重叠之下的样本和求出的。
考虑下面两个序列：
x(n)=[3,11,7,0,−1,4,2]，−3≤n≤3
h(n)=[2,3,0,−5,2,1],−1≤n≤4
求卷积 y(n)=x(n)⋆h(n)
matlab 实现：
如果是任意无限长序列，不可以直接用 matlab 来计算卷
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2016-11-11 20:36:00
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废话： 上信号与系统后，做实验用Matlab做的卷积，一个函数搞定，但是写实验报告时需要用C语言实现，额，虽说原理不难，实现起来浪费了我好久时间一、卷积公式Y(n)=x(n)h(n)=∑x(i)h(n-i)先用Matlab演示卷积，后面以这个为例。a=[1,2,3,4]
b=[1,2,3]
conv(a,b)
ans =
1 4 10 16 17 12二、对卷积的
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2023-10-16 00:09:17
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（二）、基于MATLAB的数字图像处理————空间滤波空间滤波也叫领域处理，空间卷积。 步骤：a，选择中心点f（x,y）; b, 对该点领域内的像素进行计算； c，计算的结果即为该点的响应 d，移动中心点，实现对像素的每个点的处理 根据计算方法的线性与非线性，分为线性空间滤波和非线性空间滤波两种。1,线性空间滤波 对于步骤b，我们可以定义一个m*n的w矩阵，称之为滤波器，或者滤波模板。在整个图像f
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2024-05-09 16:35:33
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Matlab 几种卷积的实现与比较（conv与filter，conv2与filter2） 最近在做控制算法实现的时候，对于其中参杂的各种差分、卷积很头疼，就在网上搜集了些资料，汇总于此，以做备忘。
MATLAB中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积。（1）即y=filter(p,d,x)
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2024-05-18 17:56:56
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Matlab自带神经网络工具箱在2017b版本中才出现，而在2014年9月，VLFeat就推出了深度神经网络工具箱MatConvNet。该工具箱功能全面，演示程序多，不但给出了深度网络各层（包括卷积层、池化层、激活层、Softmax层）和设置损失、dropout、归一化的实现函数，通过这些函数的组合实现自己的深度网络，还给出了简单卷积网络和DAG网络的封装，详细内容可参看帮助文档。同时，官网还提供
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2024-02-29 23:27:41
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说明我知道我曾经知道本篇将围绕以下几个主题进行探索1 卷积的定义和理解2 连通性测试3 简单实例4 使用numpy计算5 使用torch计算内容1 卷积的定义和理解先感谢一下这篇文章，写的挺好，下面我写一些我的看法。信号系统：信号(x)与响应(y)。从数据的角度，我们可以认为t时刻的数据x会引起t+1时刻的数据y。很多时候为了简化，我们会采取马尔科夫假设，即信号和响应只存在一阶关系。实际上，信号x
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2024-07-20 08:13:29
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DFT实现频谱分析与线性卷积 实验四实 验 报 告实验名称 DFT实现频谱分析与线性卷积 课程名称 数字信号处理实验 院 系 部:电气学院学生姓名：庞思颜指导教师：范杰清实验日期:2017-11-15专业班级：电网1501学 号:1151600115成 绩： 华北电力大学DSP4：DFT实现频谱分析与线性卷积一、实验目的应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x(n)的频谱。深刻理解DFT分析离
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2023-10-29 07:53:29
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1卷积神经网络的优点卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的权值共享属性和pooling层使网络需要训练的参数大大减小，简化了网络模型，提高了训练的效率。2 卷积神经网络的架构卷积神经网络与原始神经网络有什么区别呢，现在我分别给他们的架构图
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2017-07-25 14:24:16
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摘要 针对锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life，RUL)传统预测方法的精确度与稳定性较低等问题，融合卷积神经网络( convolutionalneural network，CNN)和双向长短期记忆( bidirectional long short-termmemory，BiLSTM)神经网络的特点，设计一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法。为了充分使用电池数据的时间序
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2023-12-01 08:40:44
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基于Matlab 的离散卷积刘国良(洛阳理工学院 河南洛阳 471000)摘 要:卷积运算广泛用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面。在Matlab 中可以使用线性卷积、圆周卷积和快速傅里叶运算实现离散卷积。线性卷积是工程应用的基础,但圆周卷积和快速傅里叶运算实现线性离散卷积具有速度快等优势,圆周卷积采用循环移位,在Matlab 中没有专用函数,需要根据圆周卷积的运
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2024-05-31 10:23:38
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基于FPGA的图像卷积（or 滤波？）图像的卷积和滤波在某种程度上很类似，在实现的细节上存在一些区别。滤波一般需要在图像周围补0，将滤波掩膜划过整副图像，计算每个像素点的滤波结果（可以理解为补零之后图像在stride为0下的卷积操作）。 而卷积操作通常需要对卷积核进行翻转，同时会改变图像大小（除非kernel==1）。给出的代码分三个部分： 1.测试图像（128*128）的导入；2.图像的padd
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2024-06-07 13:14:53
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这篇博文要将的是循环卷积，循环卷积和线性卷积还是有很大区别的，我们都知道，两个N点序列之间的线性卷积会得出一个更长的序列，不得不再一次要将区间限制在 0 <= n <= N -1。因此代替线性移位的是应该考虑循环移位，循环移位我们上面已经讨论了两篇博文：【 MATLAB 】DFT的性质讨论（二）序列的循环移位及其 MATLAB 实现（时域方法）【 MATLAB 】DFT的性质讨...
原创
2021-08-20 11:22:24
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这篇博文要将的是循环卷积，循环卷积和线性卷积还是有很大区别的，我们都知道，两个N点序列之间的线性卷积会得出一个更长的序列，不得不再一次要将区间限制在 0 <= n <= N -1。因此代替线性移位的是应该考虑循环移位，循环移位我们上面已经讨论了两篇博文：【 MATLAB 】DFT的性质讨论（二）序列的循环移位及其 MATLAB 实现（时域方法）【 MATLAB 】DFT的性质讨...
原创
2022-04-14 17:42:04
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因果卷积 膨胀卷积 混合膨胀卷积因果卷积：常用于CNN网络处理序列问题因果关系：时间t的状态预测依赖于前t-1个状态。如果想要考虑长距离的变量之间的影响，需要增加卷积层数来增大感受野，但网络过深会导致梯度下降，训练复杂，所以提出了空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积： 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多的计算，但可以使得神经网络在同样的层数下，拥有更大的感受野膨胀系数=1就
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2024-05-31 10:12:33
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# Python Numpy实现卷积
卷积是深度学习中一个重要的操作，用于提取图像或信号中的特征。在Python中，我们可以使用Numpy库来实现卷积操作。下面我们将介绍如何使用Numpy来实现卷积操作，并展示一个简单的示例。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，用于在两个函数之间建立联系。在图像处理中，卷积通常被用来提取图像的特征。卷积操作通过在输入图像上滑动一个卷积核（也称为滤波器）
原创
2024-05-03 04:53:53
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