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。
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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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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#读取图片 相同目录下l=imread('1.jpg')#处理图片需要建立矩阵#305指的是图片的
原创
2023-02-02 10:04:24
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本文只是对于多核CPU运行单一程序的优化，以及简单的GPU运算（非CUDA） 部分内容引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b597bfb01018wa5.html 并行化计算通过client-workers体系，client负责分发任务，workers(数量等于CPU核数)负责完成任务1、使用parfor循环parfor循环把变量分为五类：循环变量*、广播变量、临
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
卷积神经网络（RNN）是一种流行的网络结构，可以处理很多NLP的任务。尽管它们最近非常流行，但是对于其如何工作原理的解释是非常少有的。这个是这个教程将要做的事情。接下来要讲一下多系列：1. 介绍RNN（本部分）2. 利用Python和Theano实现一个RNN3.通过BPTT算法理解后向传播和梯度消失问题4.实现一个GRU/LSTM RNN 本部分教程将实现一个RNN语言模型。应用这个模
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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2评论
时序预测 | MATLAB实CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测目录时
原创
2022-12-15 15:14:55
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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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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
一般的线性卷积：$f[i]=\sum_{j=0}^i a[j]*b[i-j]$如果将$b$数组循环复制得到$b_N$就能得到周期卷积：$f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*b_N[i-j]$而一般比较常见的循环卷积其实就是周期卷积的主值序列($[0,N-1]$项)：$f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*(b[i-j])_N$，其中下标$N$表示其主值序列限定在$
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2023-05-25 17:25:35
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利用matlab实现循环卷积.doc 1、实验目的1利用MATLAB实现循环卷积。2比较循环卷积与线性卷积的区别。二、实验条件PC机，MATLAB703、实验内容1)循环卷积的定义两个序列的N点循环卷积定义为010NNMXHNXHK利用MATLAB实现两个序列的循环卷积可以分三个步骤完成1初始化确定循环点数N，测量输入2个序列的长度。2循环右移函数将序列XN循环右移，一共移N次(N为
分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测
原创
2022-12-15 15:15:06
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时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测
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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回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出目录回归预测 |
原创
2022-12-15 15:14:46
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时序预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积双向门控循环单元时间序列预测
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
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
