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。在通信接收機(jī)的同步檢測(cè)，導(dǎo)航，定位，電子偵察，延時(shí)估計(jì)，譜估計(jì)等方面有著廣泛的應(yīng)用。后面系列文章，將風(fēng)別結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，列舉數(shù)例一一說(shuō)明。
2013-12-31 11:12:15
2256 相關(guān)的另一個(gè)重要的應(yīng)用就是估算信號(hào)的延時(shí)，這個(gè)延時(shí)可以是模擬電路通道上的延時(shí)，比如測(cè)量發(fā)射機(jī)射頻鏈路延時(shí)有多大。也可以是在無(wú)線空間傳輸?shù)难訒r(shí)，比如無(wú)線電監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的輻射源定位，衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的延時(shí)估算等等。
2014-01-10 14:28:193612 信號(hào)與信息處理涵蓋的內(nèi)容相當(dāng)廣泛，并和自動(dòng)控制，計(jì)算機(jī)等其他學(xué)科存在緊密的交叉關(guān)系。那么，為了更好的滿足應(yīng)用和實(shí)踐的需要，我們應(yīng)該側(cè)重和關(guān)注哪些內(nèi)容呢。毫無(wú)疑問(wèn)，肯定是最最基礎(chǔ)的內(nèi)容。
2013-12-09 15:39:314847 一直談數(shù)字信號(hào)處理，那么信號(hào)處理所處理的對(duì)象——信號(hào)，都有什么形式，什么特點(diǎn)，什么樣的信號(hào)值得我們關(guān)注？這是我們必須理解和熟悉的一個(gè)問(wèn)題，一些基本的信號(hào)發(fā)揮的作用是如此重要，它們是我們進(jìn)一步理解信號(hào)處理的基礎(chǔ)之基礎(chǔ)。
2013-12-16 09:22:013401 從事信號(hào)處理相關(guān)工作，不可避免的用到一些數(shù)學(xué)知識(shí)。通常來(lái)說(shuō)，用到啥，就回頭去看啥，或者說(shuō)，缺啥補(bǔ)啥。有一些數(shù)學(xué)知識(shí)，是頻繁和反復(fù)用到的，因此有必要把它們匯總下。
2013-12-20 16:46:202460 
相關(guān)函數(shù)的應(yīng)用很廣，比如噪聲中信號(hào)的檢測(cè)，信號(hào)中隱含周期性的檢測(cè)，信號(hào)時(shí)延長(zhǎng)度的測(cè)量等等。這一節(jié)專(zhuān)門(mén)討論利用自相關(guān)函數(shù)檢測(cè)淹沒(méi)在噪聲下的周期性信號(hào)。
2014-01-06 15:27:548004 模擬信號(hào)處理是指對(duì)連續(xù)時(shí)間的信號(hào)進(jìn)行處理和分析的技術(shù)。它在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，包括通信、音頻處理、圖像處理等。下面我將詳細(xì)介紹一些常見(jiàn)的模擬信號(hào)處理技術(shù)。 采樣和重構(gòu)：采樣是指將連續(xù)時(shí)間的信號(hào)
2023-12-08 10:46:414193 簡(jiǎn) 介： 根據(jù)信號(hào)與系統(tǒng)答疑過(guò)程中，學(xué)生對(duì)于三角形信號(hào)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 16:19:034883 
電信作為全球傳統(tǒng)的五大行業(yè)（能源、鋼鐵、汽車(chē)、農(nóng)業(yè)、電信），與其他四個(gè)行業(yè)相比，一直表現(xiàn)著朝氣蓬勃的發(fā)展態(tài)勢(shì)。其核心技術(shù)與電有關(guān)。與電有關(guān)的學(xué)科大概分為通信工程，電子工程，計(jì)算機(jī)，電磁場(chǎng)與電磁波，微電子、電力、工業(yè)自動(dòng)化等諸多方向。
2013-11-29 09:46:196313 對(duì)于工科專(zhuān)業(yè)的工程師來(lái)說(shuō)，數(shù)學(xué)到底是否有用？有多大用？都干什么用？相信是很多人曾經(jīng)考慮和關(guān)心的問(wèn)題。結(jié)合電子工程方向，對(duì)此稍作討論，跟大伙交流。
2013-12-03 10:55:436031 在信號(hào)處理、視覺(jué)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(hào)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(hào)/圖像處理中，卷積定義如下： 由上公式可以看出，卷
2020-10-08 23:59:008059 
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
。本文就以一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例談?wù)勗趺磥?lái)進(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
卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)運(yùn)算是乘加運(yùn)算（MAC，Multiplication and Accumulation），本文設(shè)計(jì)了基本運(yùn)算單元PE模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)MAC運(yùn)算。對(duì)于卷積運(yùn)算而言，一次性至少處理一個(gè)感受域規(guī)模
2025-10-28 07:31:42
《精通LabVIEW信號(hào)處理》主要講述LabVIEW在電子信息技術(shù)尤其是在信號(hào)處理方面的應(yīng)用。LabVIEW除了可以使用戶獨(dú)立地完成電子信息類(lèi)諸如模擬電路、數(shù)字電路等專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課和專(zhuān)業(yè)課的計(jì)算和實(shí)驗(yàn)
2015-07-22 11:32:15
設(shè)計(jì)小Tips》全系列章節(jié)： 1 信號(hào)與信息 2 數(shù)學(xué)到底有什么用？有多大用？ 3 信號(hào)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(hào)，兼談信號(hào)與系統(tǒng) 5 卷積 6 相關(guān)和它的極其廣泛
2013-12-04 22:18:39
，同時(shí)兼?zhèn)渌惴ɡ碚撗芯?，仿真?yàn)證，以及對(duì)應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)能力；具備通信物理層開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)各個(gè)方面的實(shí)戰(zhàn)經(jīng) 驗(yàn)... 精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（2）：數(shù)學(xué)的作用 對(duì)于工科專(zhuān)業(yè)的工程師來(lái)說(shuō)，數(shù)學(xué)
2013-12-04 22:22:25
，以及對(duì)應(yīng)的硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)能力；具備通信物理層開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)各個(gè)方面的實(shí)戰(zhàn)經(jīng) 驗(yàn)... 精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（3）：必須掌握的三大基石 信號(hào)與信息處理涵蓋的內(nèi)容相當(dāng)廣泛，并和自動(dòng)控制，計(jì)算機(jī)等其他
2013-12-09 22:25:24
定理的分析過(guò)程中，起著非常重要的作用。用它可以表示連續(xù)信號(hào)的等間隔數(shù)字采樣過(guò)程，從而推導(dǎo)出了采樣速率不小于信號(hào)兩倍帶寬的重要結(jié)論。下期開(kāi)講——精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（5）：卷積，敬請(qǐng)關(guān)注！聲明：電子
2013-12-17 09:47:03
本文作者maxfiner，畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)，擁有信號(hào)與信息處理專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位。maxfiner曾供職于華為通信技 術(shù)公司無(wú)線通信部門(mén)，擁有多年的工程項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)兼?zhèn)渌惴ɡ碚撗芯浚抡骝?yàn)證
2013-12-28 15:00:04
設(shè)計(jì)小Tips（2）：數(shù)學(xué)的作用精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（3）：必須掌握的三大基石精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（4）：最頻繁使用的幾個(gè)信號(hào)精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（5）：三個(gè)應(yīng)用廣泛的數(shù)學(xué)概念精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（6）：卷積是怎么得到的？`
2013-12-31 13:39:17
和觀察卷積公式，也許就沒(méi)有那么不直觀的感覺(jué)了。下期開(kāi)講——精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（7）：相關(guān)極其廣泛的應(yīng)用，敬請(qǐng)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(méi)有那么不直觀的感覺(jué)了。下期開(kāi)講——精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（7）：相關(guān)極其廣泛的應(yīng)用，敬請(qǐng)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(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips（1
2013-12-31 13:38:36
實(shí)現(xiàn)線性卷積的原理二 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求1.對(duì)N=2048或4096點(diǎn)的離散時(shí)間信號(hào)x(n)，試用Matlab語(yǔ)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(duì)N/2點(diǎn)
2011-12-29 21:52:49
. “信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室”是由NI開(kāi)發(fā)，針對(duì)信號(hào)處理、信號(hào)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(jí)的信號(hào)處理知識(shí)點(diǎn)的演示程序。有
2014-09-01 21:31:41
PCB設(shè)計(jì)技巧Tips3：高速PCB設(shè)計(jì)PCB設(shè)計(jì)技巧Tips4：電磁兼容性和PCB設(shè)計(jì)約束PCB設(shè)計(jì)技巧Tips5：高密度(HD)電路的設(shè)計(jì)PCB設(shè)計(jì)技巧Tips6：抗干擾部分PCB設(shè)計(jì)技巧Tips
2014-11-19 15:43:00
在Verilog中實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算，你可以使用以下示例代碼。這里假設(shè)輸入數(shù)據(jù)是有符號(hào)8位數(shù)，輸出數(shù)據(jù)也是有符號(hào)8位數(shù)。卷積在數(shù)字信號(hào)處理中通常指的是兩個(gè)序列的逐元素乘積的和，也就是點(diǎn)乘。
module
2024-03-26 07:51:59
《精通LabVIEW程序設(shè)計(jì)》一書(shū)的課件第12章 LabVIEW在數(shù)字信號(hào)處理中的應(yīng)用.pdf
2015-12-11 12:41:20
本帖最后由 maxfiner 于 2013-12-12 12:48 編輯
MATLAB使用心得匯總——Tips6 變量使用前要預(yù)先定義大小。對(duì)于大變量來(lái)說(shuō)，至關(guān)重要。如下例，僅僅是長(zhǎng)度
2013-12-12 12:47:33
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開(kāi)發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
精通LABVIEW信號(hào) 處理的PDF版
2018-07-23 20:47:37
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(guò)，卷積碼經(jīng)過(guò)
2008-05-30 16:13:49
本帖最后由 煒君子 于 2017-7-24 19:05 編輯
做了一個(gè)簡(jiǎn)單的“卷積和相關(guān)分析模塊”，當(dāng)信號(hào)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(jí)
2017-07-24 19:05:04
進(jìn)行卷積加速，對(duì)一行數(shù)據(jù)進(jìn)行操縱，后接累加器進(jìn)行卷積結(jié)果累加得到運(yùn)算結(jié)果。
利用乘積累加運(yùn)算特性，規(guī)定相關(guān)協(xié)處理器的自定義指令。然后對(duì)指令進(jìn)行乘積累加運(yùn)算電路模塊化。從而快速的實(shí)現(xiàn)乘積累加的功能
2025-10-28 06:18:41
在數(shù)字信號(hào)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(hào)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(hào)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
: 內(nèi)核大小每個(gè)輸入/輸出的內(nèi)存布局shape=(...)如表格所示，但float x[in\_channels][height][width];將其視為定義為三維數(shù)組。卷積層的處理是一個(gè)6級(jí)循環(huán)
2023-02-24 15:41:16
怎樣才能對(duì)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(hào)，求大神
2016-01-05 19:36:25
工程中經(jīng)常會(huì)遇到某個(gè)輸入序列具有較長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的情況，從而無(wú)法達(dá)到信號(hào)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
精通labview數(shù)據(jù)采集和信號(hào)處理
2013-05-18 00:48:54
真心求《精通LabVIEW信號(hào)處理》周鵬 ，許鋼 ，馬曉瑜 ，等 著、清華大學(xué)出版社的PDF文檔，如果有的求分享，成分感謝！
2013-08-29 16:54:46
公式，但是它有什么物理意義呢，平時(shí)我們用卷積做過(guò)很多事情，信號(hào)處理時(shí)，輸出函數(shù)是輸入函數(shù)和系統(tǒng)函數(shù)的卷積，在圖像處理時(shí)，兩組幅分辨率不同的圖卷積之后得到的互相平滑的圖像可以方便處理。卷積甚至可以用在考試
2023-05-25 18:08:24
《數(shù)字信號(hào)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(xiě)出主程序。
2011-10-08 16:12:58
定點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）技術(shù)與應(yīng)用
數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）的應(yīng)用領(lǐng)域•通用數(shù)字信號(hào)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 10:30:36
23 通信接收機(jī)測(cè)試、信號(hào)處理仿真系統(tǒng)
2010-12-11 17:18:2356 網(wǎng)絡(luò)技能tips
1.清除路由器口令：
有時(shí)候，我們常常會(huì)忘記路由器的密碼，為了找回密碼，正常進(jìn)入設(shè)備進(jìn)
2010-01-13 12:58:161886 在數(shù)字信號(hào)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(hào)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 10:46:345209 
摘要：針對(duì)現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)處理，介紹了CPCI總線信號(hào)處理模塊與主機(jī)間的通信方法，分析了Win2000下WDM驅(qū)動(dòng)程序的開(kāi)發(fā)。借助Win2000操作系統(tǒng)，靈活組建了多板卡通用信號(hào)處理平臺(tái)，可以滿足不同信號(hào)處理任務(wù)需求。 關(guān)鍵詞：信號(hào)處理 WDMC PCI 并行處理
2011-02-27 22:42:0871 An summary about FreeRTOS:RAM Constrained Design Tips。
2016-03-10 16:14:130 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(hào)*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 17:54:53162567 
在非協(xié)作通信和軍事通信對(duì)抗中，接收機(jī)需要對(duì)接收到的多個(gè)通信信號(hào)進(jìn)行分離，以提取出有用的信號(hào)，這可以歸為通信信號(hào)卷積盲分離問(wèn)題。首先構(gòu)建信號(hào)模型，并將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)矩陣的聯(lián)合分塊對(duì)角化。然后提出一種
2017-11-29 17:41:170 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改成處理一維信號(hào)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層改成待提取模態(tài)參數(shù)的振動(dòng)信號(hào)集合，中間層改成若干一維卷積層、抽樣層，輸出層得到的為信號(hào)對(duì)應(yīng)的Ⅳ階模態(tài)參數(shù)集合；然后，在誤差評(píng)估中，對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)果（Ⅳ階模態(tài)參數(shù)
2017-12-05 14:39:135 通過(guò)以上兩種分析都可以得到卷積的結(jié)果?；仡^看上邊的卷積機(jī)器，將脈沖響應(yīng)考慮為一組權(quán)重系數(shù)，在這種觀點(diǎn)下每個(gè)輸出信號(hào)采樣點(diǎn)等于權(quán)重輸入之和。
2018-08-21 08:49:189414 
在數(shù)字信號(hào)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(duì)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(hào)處理當(dāng)中的問(wèn)題，都可以使用這些或還有其他相關(guān)的運(yùn)算，通過(guò)適當(dāng)進(jìn)行組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。
2018-10-29 10:23:568574 在信號(hào)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(hào)/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 10:01:053944 
本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是數(shù)字信號(hào)處理教程之卷積與濾波的詳細(xì)課件說(shuō)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 因此，實(shí)際上， 都是要根據(jù)我們需要待處理的信號(hào)形式， 來(lái)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(hào)，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(hào)與線性系統(tǒng)或
2020-08-14 15:54:0012 卷積是將兩個(gè)信號(hào)組合成第三個(gè)信號(hào)的數(shù)學(xué)方法。它是數(shù)字信號(hào)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(hào)來(lái)描述，卷積是很重要的，因?yàn)樗婕叭齻€(gè)感興趣的信號(hào)：輸入信號(hào)、輸出信號(hào)
2020-10-21 17:40:576 6小時(shí)精通反激電源及變壓器設(shè)計(jì)說(shuō)明。
2021-04-16 11:23:3038 電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供信號(hào)處理繞不過(guò)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 使用Matlab數(shù)字信號(hào)處理用于無(wú)線通信
2021-05-27 09:42:490 6小時(shí)精通反激開(kāi)關(guān)電源與變壓器設(shè)計(jì)(深圳市普德新星電源技術(shù)有限公司電話)-6小時(shí)精通反激開(kāi)關(guān)電源與變壓器設(shè)計(jì)，必看資料！
2021-09-27 12:48:27156 “卷積”是信號(hào)與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對(duì)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(hào)的卷積表 首先，將常用信號(hào)的卷積、以及卷積的性質(zhì)整理成表格，這些信號(hào)
2021-09-29 17:28:1443639 
OpenCV在使用卷積進(jìn)行圖像處理過(guò)程種，如何處理邊緣像素與錨定輸出兩個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)一直是很多人求而不得的疑惑。其實(shí)OpenCV在做卷積濾波時(shí)會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行邊界填充，實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣像素的卷積計(jì)算的支持，不同填充方式與不同錨定點(diǎn)會(huì)得到圖像卷積輸出不同的結(jié)果。
2022-07-12 14:18:442221 6小時(shí)精通反激電源和變壓器設(shè)計(jì)
2022-07-19 14:26:2350 映射操作，將原始圖像映射到特定的特征空間，文中采用的是CNN中的卷積層和pooling層；6×6×128代表z經(jīng)過(guò)?后得到的特征，是一個(gè)128通道6×6大小feature，同理，22×22×128是x
2023-01-11 17:35:572549 
從技術(shù)上講，信號(hào)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(duì)將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。
2023-07-01 10:24:321155 
信號(hào)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(wàn)不要問(wèn)我什么，可以去看看教材上的公式推導(dǎo)。
2023-07-04 11:42:183858 
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(lái)處理什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)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)的前饋
2023-08-21 16:41:456160 和高效的處理方式，CNN已經(jīng)成為圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域中的優(yōu)選技術(shù)。CNN對(duì)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(shì)，因此在處理圖像和視頻等視覺(jué)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(lái)源。CNN的卷積操
2023-08-21 16:41:484333 、視頻等信號(hào)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(lèi)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(duì)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 16:41:522782 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:57:1910677 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(guò)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(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。 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 16:49:462800 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(lèi)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)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 17:15:222703 數(shù)字信號(hào)處理系列課程（信號(hào)與系統(tǒng)——數(shù)字信號(hào)處理——隨機(jī)信號(hào)分析——現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理）輔導(dǎo)，鞏固基礎(chǔ)與進(jìn)一步提高相結(jié)合。
2023-11-14 10:53:161288 
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，通信技術(shù)的每一次革新都極大地改變了人們的生活方式。而在這背后，信號(hào)處理技術(shù)作為通信技術(shù)的核心，通過(guò)深入分析信號(hào)特性、提取有用信息、轉(zhuǎn)換信號(hào)形式等一系列手段，為現(xiàn)代通信技術(shù)
2024-05-25 18:00:351781 基本概念、結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過(guò)程以及應(yīng)用場(chǎng)景。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)啟發(fā)的數(shù)學(xué)模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）和連接這些節(jié)點(diǎn)的邊（突觸）組成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以接收輸入信號(hào)，通過(guò)激活函數(shù)處理信號(hào)，并將處理后的信號(hào)傳遞給其他節(jié)
2024-07-02 14:44:081837 1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其
2024-07-02 16:47:161735 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)原理、結(jié)構(gòu)
2024-07-03 10:49:091842 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）作為深度學(xué)習(xí)的代表算法之一，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了顯著成就，特別是在視頻處理方面。本文將深入探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻處理中的核心應(yīng)用、技術(shù)原理、優(yōu)化方法以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)。
2024-07-09 15:53:251618 卷積運(yùn)算是圖像處理中一種極其重要的操作，廣泛應(yīng)用于圖像濾波、邊緣檢測(cè)、特征提取等多個(gè)方面。它基于一個(gè)核（或稱為卷積核、濾波器）與圖像進(jìn)行相乘并求和的過(guò)程，通過(guò)這一操作可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的平滑、銳化、邊緣檢測(cè)等多種效果。本文將從卷積運(yùn)算的基本概念、原理、應(yīng)用以及代碼示例等方面進(jìn)行詳細(xì)闡述。
2024-07-11 15:15:464949 數(shù)字信號(hào)處理（Digital Signal Processing，簡(jiǎn)稱DSP）和通信原理是信息科學(xué)領(lǐng)域中兩個(gè)密切相關(guān)的領(lǐng)域。它們?cè)诶碚摵蛻?yīng)用層面都有很多相互聯(lián)系和相互依賴的地方。 在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中
2024-08-09 09:35:072431 引言 在現(xiàn)代通信和信號(hào)處理領(lǐng)域，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)字信號(hào)具有抗干擾性強(qiáng)、易于存儲(chǔ)和傳輸?shù)葍?yōu)點(diǎn)，因此將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)是信號(hào)處理的重要環(huán)節(jié)。 模擬信號(hào)與數(shù)字信號(hào) 2.1
2024-08-11 10:26:591732 傅里葉變換與卷積定理之間存在著密切的關(guān)系，這種關(guān)系在信號(hào)處理、圖像處理等領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。 一、傅里葉變換與卷積的基本概念 傅里葉變換 ： 是一種將時(shí)間域（或空間域）信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率域信號(hào)
2024-11-14 09:33:093106 自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它致力于使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）作為一種強(qiáng)大的模型，在圖像識(shí)別和語(yǔ)音處理等領(lǐng)域取得了顯著成果
2024-11-15 14:58:071300 素行進(jìn)行緩存與變換。由于在圖像處理過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)使用到卷積，因此需要對(duì)圖像進(jìn)行開(kāi)窗，然后將開(kāi)窗得到的局部圖像與卷積核進(jìn)行卷積，從而完成處理。 ??圖像數(shù)據(jù)一般按照一定的格式和時(shí)序進(jìn)行傳輸，在我進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，處理圖像時(shí)，讓其以VGA的時(shí)序來(lái)進(jìn)行工
2025-02-07 10:43:291528 
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