反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功
## 最大相关峭度反卷积方法实现
在信号处理与图像处理中，“最大相关峭度反卷积”是一种常用的技术。本文将详细介绍如何用 Python 实现这一过程，且确保您能够理解每个步骤。
### 整体流程概览
在实现最大相关峭度反卷积之前，先来整理一下步骤，以便更清晰地理解。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-28 03:52:06
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目录一、基本理论1. PSO算法2. VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介3.2 算法原理二、PSO_VMD_MCKD三、MATLAB代码参考文献 一、基本理论1. PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码2. VMD算法有关VMD的介绍请阅读博文：VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated
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2023-09-24 08:34:04
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述最小熵反卷积（MED）、最大相关峰度反卷积（MCKD）和最大二阶环平稳盲反卷积（CYCBD）等盲反卷积方法在机械故障诊断中得到了广泛的应用。同时考虑周期性和脉冲性，MCKD，CYCBD可以解决MED偏向于随机脉冲而不是周期性故障脉冲的问题。然而，MCKD和
机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。1.反卷积概述：
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2023-10-05 16:09:20
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反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多，本篇博客主要是介绍一下反卷积，尤其是怎么计算反卷积（选择反卷积的相关参数）
图1 空洞卷积（微步卷积）的例子，其中下面的图是输入，上面的图是输出，显然这是一个upsampling的过程，我们也称为反卷积。首先，既然本文题名为反卷积（Deconvolution），当然就是要介绍各种反卷积，不得不说的是随着近几年人工智能如火
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2023-12-12 22:45:48
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原创
2021-09-01 15:23:24
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一.概述反卷积又称转秩卷积(Transposed Convolution)，上采样(Upsampled )。其作用举例如下：1.当我们用神经网络生成图片的时候，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片。  
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2024-08-02 14:55:55
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反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视
参考：打开链接卷积：就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程：二维的离散卷积(N=2)方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\))方形的卷积核尺寸(\(k_{1} = k_{2}=k\))每个维度相同的步长(\(s_{1}=s_{2}=s\))每个维度相
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2024-01-09 09:44:06
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什么是反卷积 我们知道输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而又是我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算，整个扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样（Upsample） 反卷积是上采样的一种方式，反卷积也叫转置卷积。 图1 反卷积原理图（stride=1）
上图所示的就是一个反卷积的工作过程，与卷积过程的主要区别在
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2024-01-12 11:30:06
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1.概念反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补 0 来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。图1 反卷积原理图（stride=1） 图1 反卷积原理图（stride=2）2.数学推导假设输入图像 input 尺寸为 4×4 ，元素矩阵为：卷积核 kernel 尺寸为 3×3
反卷积是一种计算密集型图像处理技术，通过该技术，可以提高显微图像的对比度和清晰度。物镜数值孔径受限的情况下，这项技术主要是依靠一系列去模糊处理技术来提高图像的质量。基本上所有通过数码荧光显微镜拍摄的图像都可以反卷积处理。还有一些新的技术将反卷积应用在透射光图像中。在所有反卷积技术的研究应用中，3D成像是最常用到反卷积处理的。图1标注了反卷积处理中需要用到的光学元件。样品是一个理想的细胞，由普通光学
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2024-01-12 14:45:09
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这篇博客将介绍图像内核和卷积。如果将图像视为一个大矩阵，那么图像内核只是一个位于图像顶部的微小矩阵。从左到右和从上到下滑动内核，计算输入图像和内核之间的元素乘法总和——称这个值为内核输出。内核输出存储在与输入图像相同 （x， y） 坐标的输出图像中（在考虑任何填充以确保输出图像具有与输入相同的尺寸后）。鉴于对卷积的新了解，定义了一个OpenCV和Python函数来将一系列内核应用于图像。包括平滑模
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2023-10-28 12:05:37
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import os
import sys
import numpy as np
import numpy
#
def conv_(img, conv_filter, stride = 1):
"""
img: wxh 二维图像
conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3)
"""
filter_size = conv_filter.sh
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2023-07-21 16:23:40
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# 信号反卷积与 Python 实现
信号反卷积是一种在信号处理中用于恢复被卷积过的信号的技术。卷积通常是在系统中引入噪声、失真或模糊化信号的过程，反卷积则试图逆转这种影响，以恢复原始信号。本文将探讨信号反卷积的基本原理，并使用 Python 进行简单实现。
## 卷积与反卷积
卷积是数学中一个重要操作，常用于信号处理、图像处理等领域。简单来说，如果你有一个信号 \( x(t) \) 和一个
在处理高斯反卷积时，我们常面临需要有效的备份和恢复策略，尤其是在涉及数据处理和计算的场景下。为了更好地管理这些复杂问题，以下是整个过程的详细记录。
### 备份策略
在构建有效的备份策略时，首先要确保备份的周期性和可靠性。以下甘特图展示了我们的备份计划安排，确保每周执行：
```mermaid
gantt
title 备份策略甘特图
dateFormat YYYY-MM-D
# Python反卷积padding详解
在深度学习中，卷积和反卷积是常用的操作之一，而其中的padding参数则是影响输出大小的重要因素之一。在本文中，我们将重点介绍Python中反卷积操作中的padding参数，以及如何通过代码实现。
## 反卷积简介
反卷积是卷积的逆过程，用于将低维特征图升维为高维特征图。在反卷积中，padding参数可以控制边缘的填充方式，从而影响输出大小。padd
原创
2024-03-02 06:09:18
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# Python图像反卷积入门
图像反卷积（Deconvolution）是一种重要的图像处理技术，其目的是恢复因成像系统或图像模糊造成的失真。使用反卷积技术，可以增强图像的清晰度，使其更符合原始场景。这项技术特别适用于医疗成像、天文学和其他需要高分辨率图像的领域。
## 什么是卷积和反卷积？
在图像处理中，卷积是一个非常常见的操作，它将一个输入图像与一个卷积核（滤波器）结合，产生一个新的图像
# 高斯反卷积及其在Python中的应用
高斯反卷积是一种用于图像处理和信号处理的重要技术，尤其在去噪声和信号恢复方面具有广泛的应用。本文将通过理论阐述与代码示例，带您深入理解高斯反卷积的原理和Python实现过程。
## 一、什么是高斯反卷积？
在图像或信号处理中，卷积是一个常见的操作，它通常用于将信号与某种滤波器（或核）结合，从而实现平滑、去噪等效果。例如，当我们对图像进行模糊处理时，我
原创
2024-10-11 07:30:25
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