相關(guān)不僅是一個非常有理論價值的概念，而且是一個在實踐中應(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，導(dǎo)航，定位，電子偵察，延時估計，譜估計等方面有著廣泛的應(yīng)用。后面系列文章，將風(fēng)別結(jié)合實際應(yīng)用，列舉數(shù)例一一說明。
2013-12-31 11:12:15
2029 相關(guān)的另一個重要的應(yīng)用就是估算信號的延時，這個延時可以是模擬電路通道上的延時，比如測量發(fā)射機(jī)射頻鏈路延時有多大。也可以是在無線空間傳輸?shù)难訒r，比如無線電監(jiān)測領(lǐng)域的輻射源定位，衛(wèi)星導(dǎo)航信號的延時估算等等。
2014-01-10 14:28:192871 信號與信息處理涵蓋的內(nèi)容相當(dāng)廣泛，并和自動控制，計算機(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)用和實踐的需要，我們應(yīng)該側(cè)重和關(guān)注哪些內(nèi)容呢。毫無疑問，肯定是最最基礎(chǔ)的內(nèi)容。
2013-12-09 15:39:314592 一直談數(shù)字信號處理，那么信號處理所處理的對象——信號，都有什么形式，什么特點，什么樣的信號值得我們關(guān)注？這是我們必須理解和熟悉的一個問題，一些基本的信號發(fā)揮的作用是如此重要，它們是我們進(jìn)一步理解信號處理的基礎(chǔ)之基礎(chǔ)。
2013-12-16 09:22:012883 從事信號處理相關(guān)工作，不可避免的用到一些數(shù)學(xué)知識。通常來說，用到啥，就回頭去看啥，或者說，缺啥補(bǔ)啥。有一些數(shù)學(xué)知識，是頻繁和反復(fù)用到的，因此有必要把它們匯總下。
2013-12-20 16:46:202034 
相關(guān)函數(shù)的應(yīng)用很廣，比如噪聲中信號的檢測，信號中隱含周期性的檢測，信號時延長度的測量等等。這一節(jié)專門討論利用自相關(guān)函數(shù)檢測淹沒在噪聲下的周期性信號。
2014-01-06 15:27:546651 FIR濾波器在信號處理和通信系統(tǒng)中有著極為廣泛的應(yīng)用，全稱是有限長單位沖擊響應(yīng)濾波器。
2023-06-15 15:12:132180 
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。之所以這個題目會產(chǎn)生
2023-12-18 16:19:03713 
電信作為全球傳統(tǒng)的五大行業(yè)（能源、鋼鐵、汽車、農(nóng)業(yè)、電信），與其他四個行業(yè)相比，一直表現(xiàn)著朝氣蓬勃的發(fā)展態(tài)勢。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，計算機(jī)，電磁場與電磁波，微電子、電力、工業(yè)自動化等諸多方向。
2013-11-29 09:46:195825 對于工科專業(yè)的工程師來說，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)心的問題。結(jié)合電子工程方向，對此稍作討論，跟大伙交流。
2013-12-03 10:55:435715 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
。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
《精通LabVIEW信號處理》主要講述LabVIEW在電子信息技術(shù)尤其是在信號處理方面的應(yīng)用。LabVIEW除了可以使用戶獨立地完成電子信息類諸如模擬電路、數(shù)字電路等專業(yè)基礎(chǔ)課和專業(yè)課的計算和實驗
2015-07-22 11:32:15
設(shè)計小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
，同時兼?zhèn)渌惴ɡ碚撗芯浚抡骝炞C，以及對應(yīng)的硬件設(shè)計實現(xiàn)能力；具備通信物理層開發(fā)設(shè)計各個方面的實戰(zhàn)經(jīng) 驗... 精通信號處理設(shè)計小Tips（2）：數(shù)學(xué)的作用 對于工科專業(yè)的工程師來說，數(shù)學(xué)
2013-12-04 22:22:25
，以及對應(yīng)的硬件設(shè)計實現(xiàn)能力；具備通信物理層開發(fā)設(shè)計各個方面的實戰(zhàn)經(jīng) 驗... 精通信號處理設(shè)計小Tips（3）：必須掌握的三大基石 信號與信息處理涵蓋的內(nèi)容相當(dāng)廣泛，并和自動控制，計算機(jī)等其他
2013-12-09 22:25:24
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)計小Tips（5）：卷積，敬請關(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)，擁有信號與信息處理專業(yè)碩士學(xué)位。maxfiner曾供職于華為通信技 術(shù)公司無線通信部門，擁有多年的工程項目研發(fā)經(jīng)驗，同時兼?zhèn)渌惴ɡ碚撗芯浚抡骝炞C
2013-12-28 15:00:04
設(shè)計小Tips（2）：數(shù)學(xué)的作用精通信號處理設(shè)計小Tips（3）：必須掌握的三大基石精通信號處理設(shè)計小Tips（4）：最頻繁使用的幾個信號精通信號處理設(shè)計小Tips（5）：三個應(yīng)用廣泛的數(shù)學(xué)概念精通信號處理設(shè)計小Tips（6）：卷積是怎么得到的？`
2013-12-31 13:39:17
和觀察卷積公式，也許就沒有那么不直觀的感覺了。下期開講——精通信號處理設(shè)計小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)計小Tips（1
2013-12-31 13:38:36
濾波器。數(shù)據(jù)窗口每次移動兩個步長取3*3的局部數(shù)據(jù)，取stride=2。zero-padding=1。然后分別以兩個濾波器filter為軸滑動數(shù)組進(jìn)行卷積計算，得到兩組不同的結(jié)果。結(jié)合上文的內(nèi)容后
2018-10-17 10:15:50
，數(shù)字信號處理技術(shù)應(yīng)運而生并得到迅速的發(fā)展。在過去的二十多年時間里，數(shù)字信號處理已經(jīng)在通信等領(lǐng)域得到極為廣泛的應(yīng)用。數(shù)字信號處理是利用計算機(jī)或?qū)Ｓ?b class="flag-6" style="color: red">處理設(shè)備，以數(shù)字形式對信號
2021-09-09 08:38:46
實現(xiàn)線性卷積的原理二 實驗內(nèi)容及要求1.對N=2048或4096點的離散時間信號x(n)，試用Matlab語言編程分別以DFT和FFT計算N個頻率樣值X(k), 比較兩者所用時間的大小。 2.對N/2點
2011-12-29 21:52:49
. “信號處理實驗室”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多個從基礎(chǔ)到高級的信號處理知識點的演示程序。有
2014-09-01 21:31:41
PCB設(shè)計技巧Tips3：高速PCB設(shè)計PCB設(shè)計技巧Tips4：電磁兼容性和PCB設(shè)計約束PCB設(shè)計技巧Tips5：高密度(HD)電路的設(shè)計PCB設(shè)計技巧Tips6：抗干擾部分PCB設(shè)計技巧Tips
2014-11-19 15:43:00
分成多個組別進(jìn)行處理。在本章節(jié)中，對常見網(wǎng)絡(luò)算子進(jìn)行了說明（如圖6），卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心運算方式是卷積操作，池化操作和全連接操作。
圖1 思維導(dǎo)圖
圖2 GCN模塊分布圖
圖3 GCN模塊之間的關(guān)系
2023-09-11 20:34:01
《精通LabVIEW程序設(shè)計》一書的課件第12章 LabVIEW在數(shù)字信號處理中的應(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。對于大變量來說，至關(guān)重要。如下例，僅僅是長度
2013-12-12 12:47:33
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實現(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端實現(xiàn)卷積運算3、對整個系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
精通LABVIEW信號 處理的PDF版
2018-07-23 20:47:37
精通LabVIEW信號處理(附光盤)周鵬 (作者), 許鋼 (作者), 馬曉瑜 (作者), 汪石農(nóng) (作者), 等 (作者)電子版
2015-02-28 17:07:22
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滿足統(tǒng)計獨立的特性設(shè)計的，但實際信道往往是突發(fā)錯誤和隨機(jī)錯誤并存的組合信道，在這些信道中直接使用糾隨機(jī)錯誤碼效果不好。另外，上面也講過，卷積碼經(jīng)過
2008-05-30 16:13:49
什么是卷積碼分組碼是把k 個信息元編成n 個碼元的碼字，每個碼字的n ? k 個校驗位僅與本碼字的k 個信息元有關(guān)，而與其他碼字無關(guān)。為了達(dá)到一定的糾錯能力和編碼效率，分組碼的碼長一般都比較大。編譯
2008-05-30 16:06:52
本帖最后由 煒君子 于 2017-7-24 19:05 編輯
做了一個簡單的“卷積和相關(guān)分析模塊”，當(dāng)信號均為低頻時，卷積、反卷積、自相關(guān)、互相關(guān)運算都很正常；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如何實現(xiàn)更好的采樣 ？
2020-11-04 08:08:00
我們可以對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實現(xiàn)關(guān)鍵詞識別的潛力。關(guān)鍵詞識別
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6級循環(huán)
2023-02-24 15:41:16
怎樣才能對示波器的兩個通道進(jìn)行實時的反卷積，通道是混沌信號，求大神
2016-01-05 19:36:25
工程中經(jīng)常會遇到某個輸入序列具有較長持續(xù)時間的情況，從而無法達(dá)到信號實時處理的要求。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現(xiàn)，即重疊
2012-12-25 13:43:20
精通labview數(shù)據(jù)采集和信號處理
2013-05-18 00:48:54
真心求《精通LabVIEW信號處理》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，平時我們用卷積做過很多事情，信號處理時，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，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)字信號處理》要做課程設(shè)計，題目是：線性卷積在DSP芯片上的實現(xiàn)。要求：給出算法原理，寫出主程序。
2011-10-08 16:12:58
定點數(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 10:30:36
23 通信接收機(jī)測試、信號處理仿真系統(tǒng)
2010-12-11 17:18:2356 卷積碼,卷積碼是什么意思
卷積碼在一個二進(jìn)制分組碼（n,k）當(dāng)中，包含k個信息位，碼組長度為n，每個碼組的（n-k）個校驗位僅與本碼組的k個信息
2010-03-19 16:46:241656 卷積碼,什么是卷積碼
卷積碼在一個二進(jìn)制分組碼（n,k）當(dāng)中，包含k個信息位，碼組長度為n，每個碼組的（n-k）個校驗位僅與本碼組的k個信息位
2010-04-03 12:11:066923 在數(shù)字信號處理領(lǐng)域，離散時間系統(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 
摘要：針對現(xiàn)代雷達(dá)信號處理，介紹了CPCI總線信號處理模塊與主機(jī)間的通信方法，分析了Win2000下WDM驅(qū)動程序的開發(fā)。借助Win2000操作系統(tǒng)，靈活組建了多板卡通用信號處理平臺，可以滿足不同信號處理任務(wù)需求。 關(guān)鍵詞：信號處理 WDMC PCI 并行處理
2011-02-27 22:42:0870 【LabVIEW從入門到精通】5.3 PC與智能儀器串口通信(利用LabVIEW實現(xiàn))
2016-01-08 11:06:570 An summary about FreeRTOS:RAM Constrained Design Tips。
2016-03-10 16:14:130 關(guān)鍵字：信號處理 通信系統(tǒng) 設(shè)計流程 數(shù)字系統(tǒng)架構(gòu) 在復(fù)雜信號處理與通信技術(shù)的開發(fā)中，設(shè)計流程的不連續(xù)越來越具有破壞性，并且代價越來越高昂。同時，縮短設(shè)計和驗證周期的需求使設(shè)計不連續(xù)的影響被進(jìn)一步
2017-09-13 19:40:394 卷積的定義 卷積是兩個變量在某范圍內(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)時序n=0時，序列h（-i）是h（i）的時序i取反的結(jié)果；時序
2017-11-28 17:54:53154025 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改成處理一維信號的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層改成待提取模態(tài)參數(shù)的振動信號集合，中間層改成若干一維卷積層、抽樣層，輸出層得到的為信號對應(yīng)的Ⅳ階模態(tài)參數(shù)集合；然后，在誤差評估中，對網(wǎng)絡(luò)計算結(jié)果（Ⅳ階模態(tài)參數(shù)
2017-12-05 14:39:135 由于計算機(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 
通過以上兩種分析都可以得到卷積的結(jié)果。回頭看上邊的卷積機(jī)器，將脈沖響應(yīng)考慮為一組權(quán)重系數(shù)，在這種觀點下每個輸出信號采樣點等于權(quán)重輸入之和。
2018-08-21 08:49:188019 
在數(shù)字信號處理當(dāng)中，常用到了運算內(nèi)容有：卷積運算、差分方程計算、功率譜密度計算、復(fù)頻率變換及模數(shù)和數(shù)值轉(zhuǎn)換、矩陣運算、對數(shù)指數(shù)運算、相關(guān)系數(shù)運算、離散傅里葉變換計算等運算內(nèi)容。事實上，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)的運算，通過適當(dāng)進(jìn)行組合來實現(xiàn)。
2018-10-29 10:23:567270 過采樣技術(shù)在通信信號處理中的應(yīng)用龍雄摘要：過采樣技術(shù)應(yīng)用能夠促使各類通信信號能夠趨于平穩(wěn)循環(huán)化發(fā)展，更利于技
2019-02-24 08:42:004837 
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 
都知道這個公式，但是它有什么物理意義呢，平時我們用卷積做過很多事情，信號處理時，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，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
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 滑動平均濾波器
2019-11-13 14:48:1119 因此，實際上， 都是要根據(jù)我們需要待處理的信號形式， 來設(shè)計所謂的系統(tǒng)傳遞函數(shù)，那么這個系統(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 卷積是將兩個信號組合成第三個信號的數(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)由一個稱為脈沖響應(yīng)的信號來描述，卷積是很重要的，因為它涉及三個感興趣的信號：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、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)字信號處理用于無線通信
2021-05-27 09:42:490 卷積計算的效率。基于軟硬件協(xié)同設(shè)計思想，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)時域分析中的一個重要內(nèi)容。本文對此知識點進(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 17:28:1430864 
OpenCV在使用卷積進(jìn)行圖像處理過程種，如何處理邊緣像素與錨定輸出兩個技術(shù)細(xì)節(jié)一直是很多人求而不得的疑惑。其實OpenCV在做卷積濾波時會對圖像進(jìn)行邊界填充，實現(xiàn)對邊緣像素的卷積計算的支持，不同填充方式與不同錨定點會得到圖像卷積輸出不同的結(jié)果。
2022-07-12 14:18:441184 在泛函分析中，卷積、旋積或摺積(英語：Convolution)是通過兩個函數(shù)f 和g 生成第三個函數(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 09:04:261106 
復(fù)信號s(t)自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換是正實函數(shù)；如果二個信號在頻域上具有相同的能譜，在時域上具有不同的波形，但是這二個信號的相關(guān)函數(shù)卻相同。
2022-12-13 09:26:113530 從技術(shù)上講，信號處理中的去卷積是卷積運算的逆運算。但這里卻不是這種運算。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 10:24:32495 
信號與系統(tǒng)基礎(chǔ)之卷積定理：頻域乘積相當(dāng)于時域卷積，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 16:41:453485 和高效的處理方式，CNN已經(jīng)成為圖像識別、語音識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，具有獨特的優(yōu)越性能。 CNN的特點 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，即每個像素點都有其對應(yīng)的坐標(biāo)和像素值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用卷積操作實現(xiàn)圖像的特征提取，具有“局部感知”的特點。 從直覺上理解，卷積神
2023-08-21 16:49:323045 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，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:57:193553 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 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 
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