卷積是信號處理的一個(gè)基本概念，它的體現(xiàn)最重要的一個(gè)方面，也許就是下面這句話了：時(shí)域的卷積對應(yīng)頻域的相乘。這句話，或者說，這個(gè)概念，在很多應(yīng)用會(huì)得到充分的體現(xiàn)，比如頻域均衡，比如信道估計(jì)，比如濾波分析等等。
2013-12-24 15:35:24
2245 ▼關(guān)注公眾號： 工程師看海▼ ? 差分線是PCB設(shè)計(jì)中非常重要的一部分信號線，因此我們對差分信號的處理要求相當(dāng)嚴(yán)謹(jǐn)。 （差分信號原理圖示） 差分信號 與 單端信號 的區(qū)別 單端信號 指的是
2023-09-05 08:46:521148 
簡 介： 根據(jù)信號與系統(tǒng)答疑過程中，學(xué)生對于三角形信號卷積結(jié)果的疑惑，給出了相應(yīng)的數(shù)值、理論、以及頻譜分析的解答。特別是后面頻譜分析部分也是由另外參加答疑的同學(xué)提出的。之所以這個(gè)題目會(huì)產(chǎn)生
2023-12-18 16:19:03711 
在信號處理、視覺處理或者其他工程/科學(xué)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛的技術(shù)。在深度學(xué)習(xí)中，有一種模型架構(gòu)，叫做Convolution Neural Network。深度學(xué)習(xí)中的卷積本質(zhì)上就是信號處理中的Cross-correlation。當(dāng)然，兩者之間也存在細(xì)微的差別。 在信號/圖像處理中，卷積定義如下： 由上公式可以看出，卷
2020-10-08 23:59:006426 
卷積特性（卷積定理）.ppt
2017-10-03 23:09:02
卷積特性（卷積定理）.zip
2017-10-04 11:36:30
的QPSK OFDM編碼光信號,并成功地在標(biāo)準(zhǔn)單模光纖中傳輸了200 km,和沒有采用卷積碼的相比,系統(tǒng)的誤碼性能獲得明顯提高。在誤碼率10-3時(shí),可節(jié)省1 dBm左右的光功率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,卷積碼可應(yīng)用
2010-04-23 11:30:18
。本文就以一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例談?wù)勗趺磥磉M(jìn)一步優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的memory。文章（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一維卷.
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
網(wǎng)絡(luò) GhostNet。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列突破性研究成果， 并根據(jù)不同的任務(wù)需求不斷改進(jìn)，使其在目標(biāo)檢測、 語義分割、自然語言處理等不同的任務(wù)中均獲得了 成功的應(yīng)用?；谝陨险J(rèn)識(shí)，本文首先概括性
2022-08-02 10:39:39
復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復(fù)雜模式識(shí)別。本文討論了 CNN 相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第2部分”將討論如何訓(xùn)練CNN
2023-02-23 20:11:10
過程則是：4*0 + 0*0 + 0*0 + 0*0 + 0*1 + 0*1 + 0*0 + 0*1 + -4*2 = -8圖像上的卷積在下圖對應(yīng)的計(jì)算過程中，輸入是一定區(qū)域大小(width*height
2018-10-17 10:15:50
實(shí)現(xiàn)線性卷積的原理二 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求1.對N=2048或4096點(diǎn)的離散時(shí)間信號x(n)，試用Matlab語言編程分別以DFT和FFT計(jì)算N個(gè)頻率樣值X(k), 比較兩者所用時(shí)間的大小。 2.對N/2點(diǎn)
2011-12-29 21:52:49
. “信號處理實(shí)驗(yàn)室”是由NI開發(fā)，針對信號處理、信號與系統(tǒng)、通訊原理等課程量身訂做的課程套件，其中包括了卷積、混疊、窗函數(shù)分析、柵欄效應(yīng)、IIR、FIR、AM/FM調(diào)制、倒譜等等50多個(gè)從基礎(chǔ)到高級的信號處理知識(shí)點(diǎn)的演示程序。有
2014-09-01 21:31:41
額外 im2col 開銷? 在 Co 維度上進(jìn)行向量化? Winograd：? 降低卷積計(jì)算量，常用于 3×3、5×5 的卷積? 減小卷積中的累加維度，增加額外的并行維度? 需要額外的前后轉(zhuǎn)換計(jì)算
2022-03-31 11:51:33
為什么要進(jìn)行交織處理？大多數(shù)編碼都是基于信道差錯(cuò)滿足統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的特性設(shè)計(jì)的，但實(shí)際信道往往是突發(fā)錯(cuò)誤和隨機(jī)錯(cuò)誤并存的組合信道，在這些信道中直接使用糾隨機(jī)錯(cuò)誤碼效果不好。另外，上面也講過，卷積碼經(jīng)過
2008-05-30 16:13:49
小。與分組碼不同，卷積碼編碼后的n 個(gè)碼元不僅與當(dāng)前段的k 個(gè)信息元有關(guān)，還與前面的N ?1段信息有關(guān)，各碼字間不再是相互獨(dú)立的，碼字中互相關(guān)聯(lián)的碼元個(gè)數(shù)為n ? N 。同樣，在譯碼過程中不僅
2008-05-30 16:06:52
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
本帖最后由 煒君子 于 2017-7-24 19:05 編輯
做了一個(gè)簡單的“卷積和相關(guān)分析模塊”，當(dāng)信號均為低頻時(shí)，卷積、反卷積、自相關(guān)、互相關(guān)運(yùn)算都很正常；但是當(dāng)頻率達(dá)到10^4級
2017-07-24 19:05:04
反卷積deconvolution引起的棋盤效應(yīng)？kernel size無法被stride整除的原因？解決反卷積deconvolution存在的弊端的思路？反卷積deconvolution如何實(shí)現(xiàn)更好的采樣 ？
2020-11-04 08:08:00
?！?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)基于 DNN 的 KWS 的一大主要缺陷是無法為語音功能中的局域關(guān)聯(lián)性、時(shí)域關(guān)聯(lián)性、頻域關(guān)聯(lián)性建模。CNN 則可將輸入時(shí)域和頻域特征當(dāng)作圖像處理，并且在上面執(zhí)行 2D
2021-07-26 09:46:37
本帖最后由 藍(lán)劍威 于 2017-5-29 14:31 編輯
圖解卷積積分圖解卷積積分
2017-05-09 11:18:46
在數(shù)字信號處理領(lǐng)域，離散時(shí)間系統(tǒng)的輸出響應(yīng)，可以直接由輸入信號與系統(tǒng)單位沖激響應(yīng)的離散卷積得到。離散卷積在電子通信領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，是工程應(yīng)用的基礎(chǔ)。
2019-10-16 07:52:21
就是信號與系統(tǒng)里面的相關(guān)運(yùn)算，比如卷積什么的可以用labview做嗎？
2013-03-09 14:33:51
的各個(gè)領(lǐng)域。采用INMOS公司的IMS A100級聯(lián)型信號處理器為模板，以FIR濾波器設(shè)計(jì)為核心，用FPGA技術(shù)開發(fā)設(shè)計(jì)級聯(lián)型信號處理器，能夠應(yīng)用于數(shù)字FIR濾波、高速自適應(yīng)濾波、相關(guān)和卷積、離散
2019-07-30 07:22:48
卷積層實(shí)現(xiàn)在上一篇文章中，我解釋了卷積層是對圖像的過濾過程，但是并沒有解釋輸入輸出通道如何處理，過濾時(shí)圖像的邊緣處理等。由于本文旨在實(shí)現(xiàn)層面的理解，因此我將詳細(xì)介紹這些要點(diǎn)。處理 I/O 通道在圖像
2023-02-24 15:41:16
什么是差分信號差分信號與單端信號的區(qū)別差分信號的優(yōu)點(diǎn)差分信號在做pcb設(shè)計(jì)時(shí)的處理方法
2021-03-03 07:09:27
什么是差分信號差分信號與單端信號的區(qū)別差分信號的優(yōu)點(diǎn)差分信號在做pcb設(shè)計(jì)時(shí)的處理方法
2021-01-28 06:01:01
怎樣才能對示波器的兩個(gè)通道進(jìn)行實(shí)時(shí)的反卷積，通道是混沌信號，求大神
2016-01-05 19:36:25
y(n) =x(n)* h(n)上式的運(yùn)算關(guān)系稱為卷積運(yùn)算，式中 代表兩個(gè)序列卷積運(yùn)算。兩個(gè)序列的卷積是一個(gè)序列與另一個(gè)序列反褶后逐次移位乘積之和，故稱為離散卷積，也稱兩序列的線性卷積。其計(jì)算的過程
2012-10-31 22:29:00
振動(dòng)信號的處理和預(yù)處理之間有什么區(qū)別？我用labview對振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理算處理嗎？
2014-10-08 15:33:19
與解調(diào)、反卷積、SVD、獨(dú)立分量分析及同太民濾波等）、平穩(wěn)隨機(jī)信號的基本概念、經(jīng)典功率譜估計(jì)、參數(shù)模型功率譜估計(jì)、數(shù)字信號處理中的有限字長問題及數(shù)字信號處理的硬件實(shí)現(xiàn)等內(nèi)容。書中介紹了數(shù)字信號處理中所
2023-09-19 08:01:36
版)》根據(jù)實(shí)際工程應(yīng)用和具體實(shí)例，詳細(xì)介紹了數(shù)字信號處理（DSP）領(lǐng)域內(nèi)的基本概念和相關(guān)技術(shù)。全書共分為14章，首先講解了DSP的基本概念及其應(yīng)用，并從實(shí)際的例子出發(fā)，闡述了DSP的一些基本內(nèi)容，如信號
2013-10-28 12:36:05
數(shù)字信號和模擬信號的區(qū)別詳解 很多人就不懂模擬信號和數(shù)字的信號的區(qū)別，數(shù)字信號和模擬信號都是一樣的傳輸方法。只是模擬信號是連續(xù)不斷的傳輸，數(shù)字信號是一直斷續(xù)的閃斷式傳輸。數(shù)字信號的這個(gè)名字主要
2017-06-05 16:54:38
工程中經(jīng)常會(huì)遇到某個(gè)輸入序列具有較長持續(xù)時(shí)間的情況，從而無法達(dá)到信號實(shí)時(shí)處理的要求。在這種情況下，分段卷積是一種有效的解決方案。本論文設(shè)計(jì)了分段卷積的快速算法模塊，分段卷積又可以用兩種方法實(shí)現(xiàn)，即重疊
2012-12-25 13:43:20
Paserval定理成立就是保范映射（就是能量不變的映射）。
信號處理中如何出現(xiàn)卷積的。假設(shè)B是一個(gè)系統(tǒng)，其t時(shí)刻的輸入為x(t)，輸出為y(t)，系統(tǒng)的響應(yīng)函數(shù)為h(t)，按理說，輸出與輸入的關(guān)系應(yīng)該
2023-05-25 18:08:24
設(shè)計(jì)小Tips》全系列章節(jié)： 1 信號與信息 2 數(shù)學(xué)到底有什么用？有多大用？ 3 信號處理應(yīng)用所必須掌握的三大基石 4 最最常用的幾個(gè)信號，兼談信號與系統(tǒng) 5 卷積 6 相關(guān)和它的極其廣泛
2013-12-04 22:18:39
定理的分析過程中，起著非常重要的作用。用它可以表示連續(xù)信號的等間隔數(shù)字采樣過程，從而推導(dǎo)出了采樣速率不小于信號兩倍帶寬的重要結(jié)論。下期開講——精通信號處理設(shè)計(jì)小Tips（5）：卷積，敬請關(guān)注！聲明：電子
2013-12-17 09:47:03
和觀察卷積公式，也許就沒有那么不直觀的感覺了。下期開講——精通信號處理設(shè)計(jì)小Tips（7）：相關(guān)極其廣泛的應(yīng)用，敬請關(guān)注！聲明：電子發(fā)燒友網(wǎng)版權(quán)所有，謝絕轉(zhuǎn)載！`
2013-12-28 15:00:52
和觀察卷積公式，也許就沒有那么不直觀的感覺了。下期開講——精通信號處理設(shè)計(jì)小Tips（7）：相關(guān)極其廣泛的應(yīng)用，敬請關(guān)注！聲明：電子發(fā)燒友網(wǎng)版權(quán)所有，謝絕轉(zhuǎn)載！往期回顧精通信號處理設(shè)計(jì)小Tips（1
2013-12-31 13:38:36
信號的相關(guān)函數(shù)與功率譜為一對傅立葉變換）。信號的相關(guān)矩陣更是很多信號處理算法研究、分析和處理的對象。相關(guān)不僅是一個(gè)非常有理論價(jià)值的概念，而且是一個(gè)在實(shí)踐中應(yīng)用極為廣泛的處理方法和有效的處理手段。在通信
2013-12-31 13:39:17
《數(shù)字信號處理》要做課程設(shè)計(jì)，題目是：線性卷積在DSP芯片上的實(shí)現(xiàn)。要求：給出算法原理，寫出主程序。
2011-10-08 16:12:58
數(shù)字信號處理C語言程序集內(nèi)容有數(shù)字信號的產(chǎn)生，快速傅立葉變換，快速離散正交變換，快速卷積與相關(guān)，數(shù)字濾波的時(shí)域和頻域響應(yīng)，IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)等內(nèi)容。
2008-10-30 10:51:23
98 定點(diǎn)數(shù)字信號處理器（DSP）技術(shù)與應(yīng)用
數(shù)字信號處理器（DSP）的應(yīng)用領(lǐng)域•通用數(shù)字信號處理(數(shù)字濾波、卷積、相關(guān)、變換等)•通信（高效調(diào)制/解調(diào)、編/解碼
2010-04-07 10:30:3623 基站側(cè)信號處理，比如交織、復(fù)用后同原來相比什么區(qū)別
基站信號處理，發(fā)射方向的信號處理過程有編碼、擴(kuò)頻和調(diào)制。編碼包括：對M
2009-06-15 09:48:121311 卷積碼,卷積碼是什么意思
卷積碼在一個(gè)二進(jìn)制分組碼（n,k）當(dāng)中，包含k個(gè)信息位，碼組長度為n，每個(gè)碼組的（n-k）個(gè)校驗(yàn)位僅與本碼組的k個(gè)信息
2010-03-19 16:46:241656 卷積碼,什么是卷積碼
卷積碼在一個(gè)二進(jìn)制分組碼（n,k）當(dāng)中，包含k個(gè)信息位，碼組長度為n，每個(gè)碼組的（n-k）個(gè)校驗(yàn)位僅與本碼組的k個(gè)信息位
2010-04-03 12:11:066923 在數(shù)字信號處理領(lǐng)域，離散時(shí)間系統(tǒng)的輸出響應(yīng)，可以直接由輸入信號與系統(tǒng)單位沖激響應(yīng)的離散卷積得到。離散卷積在電子通信領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，是工程應(yīng)用的基礎(chǔ)。如果直
2010-12-02 10:46:344601 
模擬電子的相關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)教材資料——數(shù)字信號與模擬信號的區(qū)別
2016-09-20 16:10:290 卷積的定義 卷積是兩個(gè)變量在某范圍內(nèi)相乘后求和的結(jié)果。 如果卷積的變量是序列x（n）和h（n），則卷積的結(jié)果 ，其中星號*表示卷積。 當(dāng)時(shí)序n=0時(shí)，序列h（-i）是h（i）的時(shí)序i取反的結(jié)果；時(shí)序
2017-11-28 17:54:53154025 
針對現(xiàn)有的時(shí)域模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法大多存在難定階和抗噪性差的問題，提出一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的振動(dòng)信號模態(tài)識(shí)別方法。該算法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。首先，將應(yīng)用于二維圖像處理的卷積
2017-12-05 14:39:135 卷積特性（卷積定理）
2017-12-06 14:28:420 目前DSP和EDA兩者都應(yīng)用廣泛，二者之間有什么不同呢？本文帶來數(shù)字信號處理器DSP與EDA的區(qū)別介紹。
2018-01-03 10:33:195824 本文開始闡述了電平信號什么意思以及電平信號的產(chǎn)生，其次對TTL電平的相關(guān)定義進(jìn)行了介紹，最后闡述了電平信號和脈沖信號區(qū)別以及闡述了電平和電壓的區(qū)別。
2018-03-13 10:02:0767341 
本文開始闡述了什么叫共模信號，其次介紹了共模信號產(chǎn)生的原因共模信號主權(quán)，最后介紹了共模和差模兩只之間的區(qū)別。
2018-03-19 17:12:46132575 
由于計(jì)算機(jī)視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，并描述其各自的具體應(yīng)用。
2018-05-08 10:29:004150 
圖像處理中濾波和卷積是常用到的操作。兩者在原理上相似，但是在實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)上存在一些區(qū)別。這篇博文主要敘述這兩者之間的區(qū)別。
2018-07-09 10:30:377331 
卷積編碼是現(xiàn)代數(shù)字通信系統(tǒng)中常見的一種前向糾錯(cuò)碼，區(qū)別于常規(guī)的線性分組碼，卷積編碼的碼字輸出不僅與當(dāng)前時(shí)刻的信息符號輸入有關(guān)，還與之前輸入的信息符號有關(guān)。
2018-08-21 10:26:047945 
卷積碼是1955年由Elias等人提出的，是一種非常有前途的編碼方法。
2018-08-21 11:07:2529023 
在數(shù)字信號處理當(dāng)中，常用到了運(yùn)算內(nèi)容有：卷積運(yùn)算、差分方程計(jì)算、功率譜密度計(jì)算、復(fù)頻率變換及模數(shù)和數(shù)值轉(zhuǎn)換、矩陣運(yùn)算、對數(shù)指數(shù)運(yùn)算、相關(guān)系數(shù)運(yùn)算、離散傅里葉變換計(jì)算等運(yùn)算內(nèi)容。事實(shí)上，很多的數(shù)字信號處理當(dāng)中的問題，都可以使用這些或還有其他相關(guān)的運(yùn)算，通過適當(dāng)進(jìn)行組合來實(shí)現(xiàn)。
2018-10-29 10:23:567269 為提高分層卷積相關(guān)濾波視覺跟蹤算法的實(shí)時(shí)性能，提出一種稀疏卷積特征的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。首先，在分析不同層卷積特征的基礎(chǔ)上，采用等間隔采樣的方式提取每個(gè)卷積層的稀疏卷積特征；然后，對每個(gè)卷積層特征
2019-01-17 15:12:441 在信號處理、圖像處理和其它工程/科學(xué)領(lǐng)域，卷積都是一種使用廣泛的技術(shù)。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這種模型架構(gòu)就得名于這種技術(shù)。但是，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的卷積本質(zhì)上是信號/圖像處理領(lǐng)域內(nèi)的互相關(guān)（cross-correlation）。這兩種操作之間存在細(xì)微的差別。
2019-02-26 10:01:053093 
大家好，之前有文章說到信號處理，說到卷積，那今天咱們來聊一聊卷積。關(guān)于卷積，之前在大學(xué)時(shí)候?qū)W信號與系統(tǒng)的時(shí)候就感覺理解的不是很深刻，我于是心想一定要把卷積完全搞明白。經(jīng)過一段時(shí)間的思考之后，有一些
2019-11-01 17:35:484089 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是數(shù)字信號處理教程之卷積與濾波的詳細(xì)課件說明包括了：1 卷積基礎(chǔ)，2 差分方程與卷積，3 滑動(dòng)平均濾波器
2019-11-13 14:48:1119 差分線是PCB設(shè)計(jì)中非常重要的一部分信號線，信號處理要求也是相當(dāng)嚴(yán)謹(jǐn)，今天為大家介紹下差分信號的原理以及其在PCB設(shè)計(jì)中的處理方法。 什么是差分信號 差分傳輸是一種信號傳輸?shù)募夹g(shù)，區(qū)別于傳統(tǒng)的一根
2020-03-09 09:54:381741 
因此，實(shí)際上， 都是要根據(jù)我們需要待處理的信號形式， 來設(shè)計(jì)所謂的系統(tǒng)傳遞函數(shù)，那么這個(gè)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)和輸入信號，在數(shù)學(xué)上的形式就是所謂的卷積關(guān)系。卷積關(guān)系最重要的一種情況，就是在信號與線性系統(tǒng)
2020-08-14 15:54:0012 卷積是將兩個(gè)信號組合成第三個(gè)信號的數(shù)學(xué)方法。它是數(shù)字信號處理中最重要的技術(shù)之一。利用脈沖分解策略，系統(tǒng)由一個(gè)稱為脈沖響應(yīng)的信號來描述，卷積是很重要的，因?yàn)樗婕叭齻€(gè)感興趣的信號：輸入信號、輸出信號
2020-10-21 17:40:576 電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供信號處理繞不過去的坎：相關(guān)與卷積資料下載的電子資料下載，更有其他相關(guān)的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設(shè)計(jì)、用戶指南、解決方案等資料，希望可以幫助到廣大的電子工程師們。
2021-04-19 08:46:006 卷積計(jì)算的效率。基于軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)思想，構(gòu)建包含RISCⅤ處理器和卷積加速器的SoC系統(tǒng)，RISC-V處理器基于開源的指令集標(biāo)準(zhǔn)，可以根據(jù)具體的設(shè)計(jì)需求擴(kuò)展指令功能。將該SoC系統(tǒng)部署在 Xilinx ZCU102開發(fā)板上ISC-V處理器和卷積加速器分別工作在100M
2021-06-02 15:08:2229 “卷積”是信號與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對此知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié)，并給出了多道例題及詳細(xì)解答。 （一）常用信號的卷積表 首先，將常用信號的卷積、以及卷積的性質(zhì)整理成表格，這些信號
2021-09-29 17:28:1430863 
本文首發(fā)于 GiantPandaCV ：深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反(轉(zhuǎn)置)卷積作者：梁德澎本文主要是把之前在知乎上的回答：反卷積和上采樣+卷積的區(qū)別...
2022-02-07 11:17:570 在泛函分析中，卷積、旋積或摺積(英語：Convolution)是通過兩個(gè)函數(shù)f 和g 生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子，表征函數(shù)f 與g經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分的面積。
2022-10-14 09:04:261105 
從技術(shù)上講，信號處理中的去卷積是卷積運(yùn)算的逆運(yùn)算。但這里卻不是這種運(yùn)算。因此，某些作者強(qiáng)烈反對將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。
2023-07-01 10:24:32491 
信號與系統(tǒng)基礎(chǔ)之卷積定理：頻域乘積相當(dāng)于時(shí)域卷積，千萬不要問我什么，可以去看看教材上的公式推導(dǎo)。
2023-07-04 11:42:181440 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相較于傳統(tǒng)
2023-08-21 16:41:453484 和高效的處理方式，CNN已經(jīng)成為圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域中的優(yōu)選技術(shù)。CNN對于處理基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)具有天然的優(yōu)勢，因此在處理圖像和視頻等視覺數(shù)據(jù)時(shí)，具有獨(dú)特的優(yōu)越性能。 CNN的特點(diǎn) 1. 卷積操作：CNN最重要的操作是卷積操作，這也是CNN得名的來源。CNN的卷積操
2023-08-21 16:41:481659 、視頻等信號數(shù)據(jù)的處理和分析。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中每個(gè)單元只處理與之直接相連的神經(jīng)元的信息。本文將對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型以及包括的層進(jìn)行詳細(xì)介紹。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要包括以下幾個(gè)部分： 輸入層：輸
2023-08-21 16:41:521305 是一種基于圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人類視覺結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元組成，對圖像進(jìn)行處理和學(xué)習(xí)。在圖像處理中，通常將圖像看作是二維矩陣，即每個(gè)像素點(diǎn)都有其對應(yīng)的坐標(biāo)和像素值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用卷積操作實(shí)現(xiàn)圖像的特征提取，具有“局部感知”的特點(diǎn)。 從直覺上理解，卷積神
2023-08-21 16:49:323045 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層講解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在許多視覺相關(guān)的任務(wù)中表現(xiàn)出色，如圖
2023-08-21 16:49:423757 的深度學(xué)習(xí)算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結(jié)構(gòu)中包含卷積層、池化層和全連接層等關(guān)鍵技術(shù)，經(jīng)過多個(gè)卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進(jìn)行分類。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最早起源于圖像處理領(lǐng)域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括哪些 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成部分 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一類廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它具有良好的空間特征學(xué)習(xí)能力，能夠處理具有二維或三維形狀的輸入數(shù)據(jù)
2023-08-21 17:15:22936 時(shí)鐘信號和脈沖信號有區(qū)別嗎？ 時(shí)鐘信號和脈沖信號雖然在某些方面可能有相似之處，但它們在本質(zhì)上是不同的。本文將深入探討這兩種信號的特點(diǎn)、應(yīng)用和區(qū)別。 1.時(shí)鐘信號 時(shí)鐘信號是一種用于同步處理
2023-09-15 16:28:121767 數(shù)字信號處理系列課程（信號與系統(tǒng)——數(shù)字信號處理——隨機(jī)信號分析——現(xiàn)代數(shù)字信號處理）輔導(dǎo)，鞏固基礎(chǔ)與進(jìn)一步提高相結(jié)合。
2023-11-14 10:53:16218 
數(shù)字信號處理與信號與系統(tǒng)是兩個(gè)很重要的概念。雖然它們都涉及到信號的處理和分析，但在很多方面有著不同的特點(diǎn)和應(yīng)用。本文將詳細(xì)探討數(shù)字信號處理與信號與系統(tǒng)的區(qū)別。 首先，讓我們來了解一下信號與系統(tǒng)的概念
2024-01-18 09:30:47636
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