卷積是信號處理的一個基本概念，它的體現最重要的一個方面，也許就是下面這句話了：時域的卷積對應頻域的相乘。這句話，或者說，這個概念，在很多應用會得到充分的體現，比如頻域均衡，比如信道估計，比如濾波分析等等。
2013-12-24 15:35:24
2245 ▼關注公眾號： 工程師看海▼ ? 差分線是PCB設計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嚴謹。 （差分信號原理圖示） 差分信號 與 單端信號 的區別 單端信號 指的是
2023-09-05 08:46:521148 
簡 介： 根據信號與系統答疑過程中，學生對于三角形信號卷積結果的疑惑，給出了相應的數值、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提出的。之所以這個題目會產生
2023-12-18 16:19:03711 
在信號處理、視覺處理或者其他工程/科學領域中應用廣泛的技術。在深度學習中，有一種模型架構，叫做Convolution Neural Network。深度學習中的卷積本質上就是信號處理中的Cross-correlation。當然，兩者之間也存在細微的差別。 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,并成功地在標準單模光纖中傳輸了200 km,和沒有采用卷積碼的相比,系統的誤碼性能獲得明顯提高。在誤碼率10-3時,可節省1 dBm左右的光功率。實驗結果表明,卷積碼可應用
2010-04-23 11:30:18
。本文就以一維卷積神經網絡為例談談怎么來進一步優化卷積神經網絡使用的memory。文章（卷積神經網絡中一維卷.
2021-12-23 06:16:40
卷積神經網絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
網絡 GhostNet。由于卷積神經網絡的一系列突破性研究成果， 并根據不同的任務需求不斷改進，使其在目標檢測、 語義分割、自然語言處理等不同的任務中均獲得了 成功的應用。基于以上認識，本文首先概括性
2022-08-02 10:39:39
復雜數據中提取特征的強大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經典線性規劃的優勢。后續文章“訓練卷積神經網絡：什么是機器學習？——第2部分”將討論如何訓練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的計算過程中，輸入是一定區域大小(width*height
2018-10-17 10:15:50
實現線性卷積的原理二 實驗內容及要求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，針對信號處理、信號與系統、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、窗函數分析、柵欄效應、IIR、FIR、AM/FM調制、倒譜等等50多個從基礎到高級的信號處理知識點的演示程序。有
2014-09-01 21:31:41
額外 im2col 開銷? 在 Co 維度上進行向量化? Winograd：? 降低卷積計算量，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? 需要額外的前后轉換計算
2022-03-31 11:51:33
為什么要進行交織處理？大多數編碼都是基于信道差錯滿足統計獨立的特性設計的，但實際信道往往是突發錯誤和隨機錯誤并存的組合信道，在這些信道中直接使用糾隨機錯誤碼效果不好。另外，上面也講過，卷積碼經過
2008-05-30 16:13:49
小。與分組碼不同，卷積碼編碼后的n 個碼元不僅與當前段的k 個信息元有關，還與前面的N ?1段信息有關，各碼字間不再是相互獨立的，碼字中互相關聯的碼元個數為n ? N 。同樣，在譯碼過程中不僅
2008-05-30 16:06:52
全連接神經網絡和卷積神經網絡的區別
2019-06-06 14:21:42
本帖最后由 煒君子 于 2017-7-24 19:05 編輯
做了一個簡單的“卷積和相關分析模塊”，當信號均為低頻時，卷積、反卷積、自相關、互相關運算都很正常；但是當頻率達到10^4級
2017-07-24 19:05:04
反卷積deconvolution引起的棋盤效應？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如何實現更好的采樣 ？
2020-11-04 08:08:00
。● 卷積神經網絡 (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聯性、時域關聯性、頻域關聯性建模。CNN 則可將輸入時域和頻域特征當作圖像處理，并且在上面執行 2D
2021-07-26 09:46:37
本帖最后由 藍劍威 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
在數字信號處理領域，離散時間系統的輸出響應，可以直接由輸入信號與系統單位沖激響應的離散卷積得到。離散卷積在電子通信領域應用廣泛，是工程應用的基礎。
2019-10-16 07:52:21
就是信號與系統里面的相關運算，比如卷積什么的可以用labview做嗎？
2013-03-09 14:33:51
的各個領域。采用INMOS公司的IMS A100級聯型信號處理器為模板，以FIR濾波器設計為核心，用FPGA技術開發設計級聯型信號處理器，能夠應用于數字FIR濾波、高速自適應濾波、相關和卷積、離散
2019-07-30 07:22:48
卷積層實現在上一篇文章中，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，過濾時圖像的邊緣處理等。由于本文旨在實現層面的理解，因此我將詳細介紹這些要點。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別差分信號的優點差分信號在做pcb設計時的處理方法
2021-03-03 07:09:27
什么是差分信號差分信號與單端信號的區別差分信號的優點差分信號在做pcb設計時的處理方法
2021-01-28 06:01:01
怎樣才能對示波器的兩個通道進行實時的反卷積，通道是混沌信號，求大神
2016-01-05 19:36:25
y(n) =x(n)* h(n)上式的運算關系稱為卷積運算，式中 代表兩個序列卷積運算。兩個序列的卷積是一個序列與另一個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。其計算的過程
2012-10-31 22:29:00
振動信號的處理和預處理之間有什么區別？我用labview對振動信號進行預處理算處理嗎？
2014-10-08 15:33:19
與解調、反卷積、SVD、獨立分量分析及同太民濾波等）、平穩隨機信號的基本概念、經典功率譜估計、參數模型功率譜估計、數字信號處理中的有限字長問題及數字信號處理的硬件實現等內容。書中介紹了數字信號處理中所
2023-09-19 08:01:36
版)》根據實際工程應用和具體實例，詳細介紹了數字信號處理（DSP）領域內的基本概念和相關技術。全書共分為14章，首先講解了DSP的基本概念及其應用，并從實際的例子出發，闡述了DSP的一些基本內容，如信號
2013-10-28 12:36:05
數字信號和模擬信號的區別詳解 很多人就不懂模擬信號和數字的信號的區別，數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不斷的傳輸，數字信號是一直斷續的閃斷式傳輸。數字信號的這個名字主要
2017-06-05 16:54:38
工程中經常會遇到某個輸入序列具有較長持續時間的情況，從而無法達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，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卷積的。假設B是一個系統，其t時刻的輸入為x(t)，輸出為y(t)，系統的響應函數為h(t)，按理說，輸出與輸入的關系應該
2023-05-25 18:08:24
設計小Tips》全系列章節： 1 信號與信息 2 數學到底有什么用？有多大用？ 3 信號處理應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 5 卷積 6 相關和它的極其廣泛
2013-12-04 22:18:39
定理的分析過程中，起著非常重要的作用。用它可以表示連續信號的等間隔數字采樣過程，從而推導出了采樣速率不小于信號兩倍帶寬的重要結論。下期開講——精通信號處理設計小Tips（5）：卷積，敬請關注！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——精通信號處理設計小Tips（7）：相關極其廣泛的應用，敬請關注！聲明：電子發燒友網版權所有，謝絕轉載！`
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——精通信號處理設計小Tips（7）：相關極其廣泛的應用，敬請關注！聲明：電子發燒友網版權所有，謝絕轉載！往期回顧精通信號處理設計小Tips（1
2013-12-31 13:38:36
信號的相關函數與功率譜為一對傅立葉變換）。信號的相關矩陣更是很多信號處理算法研究、分析和處理的對象。相關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
《數字信號處理》要做課程設計，題目是：線性卷積在DSP芯片上的實現。要求：給出算法原理，寫出主程序。
2011-10-08 16:12:58
數字信號處理C語言程序集內容有數字信號的產生，快速傅立葉變換，快速離散正交變換，快速卷積與相關，數字濾波的時域和頻域響應，IIR數字濾波器的設計等內容。
2008-10-30 10:51:23
98 定點數字信號處理器（DSP）技術與應用
數字信號處理器（DSP）的應用領域•通用數字信號處理(數字濾波、卷積、相關、變換等)•通信（高效調制/解調、編/解碼
2010-04-07 10:30:3623 基站側信號處理，比如交織、復用后同原來相比什么區別
基站信號處理，發射方向的信號處理過程有編碼、擴頻和調制。編碼包括：對M
2009-06-15 09:48:121311 卷積碼,卷積碼是什么意思
卷積碼在一個二進制分組碼（n,k）當中，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
卷積碼在一個二進制分組碼（n,k）當中，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 在數字信號處理領域，離散時間系統的輸出響應，可以直接由輸入信號與系統單位沖激響應的離散卷積得到。離散卷積在電子通信領域應用廣泛，是工程應用的基礎。如果直
2010-12-02 10:46:344601 
模擬電子的相關知識學習教材資料——數字信號與模擬信號的區別
2016-09-20 16:10:290 卷積的定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。 如果卷積的變量是序列x（n）和h（n），則卷積的結果 ，其中星號*表示卷積。 當時序n=0時，序列h（-i）是h（i）的時序i取反的結果；時序
2017-11-28 17:54:53154025 
針對現有的時域模態參數識別方法大多存在難定階和抗噪性差的問題，提出一種無監督學習的卷積神經網絡（CNN）的振動信號模態識別方法。該算法在卷積神經網絡的基礎上進行改進。首先，將應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兩者都應用廣泛，二者之間有什么不同呢？本文帶來數字信號處理器DSP與EDA的區別介紹。
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生，其次對TTL電平的相關定義進行了介紹，最后闡述了電平信號和脈沖信號區別以及闡述了電平和電壓的區別。
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生的原因共模信號主權，最后介紹了共模和差模兩只之間的區別。
2018-03-19 17:12:46132575 
由于計算機視覺的大紅大紫，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，但是在實現的細節上存在一些區別。這篇博文主要敘述這兩者之間的區別。
2018-07-09 10:30:377331 
卷積編碼是現代數字通信系統中常見的一種前向糾錯碼，區別于常規的線性分組碼，卷積編碼的碼字輸出不僅與當前時刻的信息符號輸入有關，還與之前輸入的信息符號有關。
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 
在數字信號處理當中，常用到了運算內容有：卷積運算、差分方程計算、功率譜密度計算、復頻率變換及模數和數值轉換、矩陣運算、對數指數運算、相關系數運算、離散傅里葉變換計算等運算內容。事實上，很多的數字信號處理當中的問題，都可以使用這些或還有其他相關的運算，通過適當進行組合來實現。
2018-10-29 10:23:567269 為提高分層卷積相關濾波視覺跟蹤算法的實時性能，提出一種稀疏卷積特征的實時目標跟蹤算法。首先，在分析不同層卷積特征的基礎上，采用等間隔采樣的方式提取每個卷積層的稀疏卷積特征；然后，對每個卷積層特征
2019-01-17 15:12:441 在信號處理、圖像處理和其它工程/科學領域，卷積都是一種使用廣泛的技術。在深度學習領域，卷積神經網絡（CNN）這種模型架構就得名于這種技術。但是，深度學習領域的卷積本質上是信號/圖像處理領域內的互相關（cross-correlation）。這兩種操作之間存在細微的差別。
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。關于卷積，之前在大學時候學信號與系統的時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。經過一段時間的思考之后，有一些
2019-11-01 17:35:484089 本文檔的主要內容詳細介紹的是數字信號處理教程之卷積與濾波的詳細課件說明包括了：1 卷積基礎，2 差分方程與卷積，3 滑動平均濾波器
2019-11-13 14:48:1119 差分線是PCB設計中非常重要的一部分信號線，信號處理要求也是相當嚴謹，今天為大家介紹下差分信號的原理以及其在PCB設計中的處理方法。 什么是差分信號 差分傳輸是一種信號傳輸的技術，區別于傳統的一根
2020-03-09 09:54:381741 
因此，實際上， 都是要根據我們需要待處理的信號形式， 來設計所謂的系統傳遞函數，那么這個系統的傳遞函數和輸入信號，在數學上的形式就是所謂的卷積關系。卷積關系最重要的一種情況，就是在信號與線性系統
2020-08-14 15:54:0012 卷積是將兩個信號組合成第三個信號的數學方法。它是數字信號處理中最重要的技術之一。利用脈沖分解策略，系統由一個稱為脈沖響應的信號來描述，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 電子發燒友網為你提供信號處理繞不過去的坎：相關與卷積資料下載的電子資料下載，更有其他相關的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設計、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 卷積計算的效率。基于軟硬件協同設計思想，構建包含RISCⅤ處理器和卷積加速器的SoC系統，RISC-V處理器基于開源的指令集標準，可以根據具體的設計需求擴展指令功能。將該SoC系統部署在 Xilinx ZCU102開發板上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”是信號與系統時域分析中的一個重要內容。本文對此知識點進行了詳細的分析和總結，并給出了多道例題及詳細解答。 （一）常用信號的卷積表 首先，將常用信號的卷積、以及卷積的性質整理成表格，這些信號
2021-09-29 17:28:1430863 
本文首發于 GiantPandaCV ：深入理解神經網絡中的反(轉置)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)是通過兩個函數f 和g 生成第三個函數的一種數學算子，表征函數f 與g經過翻轉和平移的重疊部分的面積。
2022-10-14 09:04:261105 
從技術上講，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，某些作者強烈反對將轉置卷積稱為去卷積。
2023-07-01 10:24:32491 
信號與系統基礎之卷積定理：頻域乘積相當于時域卷積，千萬不要問我什么，可以去看看教材上的公式推導。
2023-07-04 11:42:181440 
卷積神經網絡的應用 卷積神經網絡通常用來處理什么 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種在神經網絡領域內廣泛應用的神經網絡模型。相較于傳統
2023-08-21 16:41:453484 和高效的處理方式，CNN已經成為圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域中的優選技術。CNN對于處理基于網格結構的數據具有天然的優勢，因此在處理圖像和視頻等視覺數據時，具有獨特的優越性能。 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 、視頻等信號數據的處理和分析。卷積神經網絡就是一種處理具有類似網格結構的數據的神經網絡，其中每個單元只處理與之直接相連的神經元的信息。本文將對卷積神經網絡的模型以及包括的層進行詳細介紹。 卷積神經網絡模型 卷積神經網絡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網絡，它模仿人類視覺結構中的神經元組成，對圖像進行處理和學習。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的坐標和像素值。卷積神經網絡采用卷積操作實現圖像的特征提取，具有“局部感知”的特點。 從直覺上理解，卷積神
2023-08-21 16:49:323045 卷積神經網絡層級結構 卷積神經網絡的卷積層講解 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在許多視覺相關的任務中表現出色，如圖
2023-08-21 16:49:423757 的深度學習算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結構中包含卷積層、池化層和全連接層等關鍵技術，經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，從而對圖像進行分類。 一、卷積神經網絡算法 卷積神經網絡算法最早起源于圖像處理領域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經網絡主要包括哪些 卷積神經網絡組成部分 卷積神經網絡（CNN）是一類廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理等領域的人工神經網絡。它具有良好的空間特征學習能力，能夠處理具有二維或三維形狀的輸入數據
2023-08-21 17:15:22936 時鐘信號和脈沖信號有區別嗎？ 時鐘信號和脈沖信號雖然在某些方面可能有相似之處，但它們在本質上是不同的。本文將深入探討這兩種信號的特點、應用和區別。 1.時鐘信號 時鐘信號是一種用于同步處理
2023-09-15 16:28:121767 數字信號處理系列課程（信號與系統——數字信號處理——隨機信號分析——現代數字信號處理）輔導，鞏固基礎與進一步提高相結合。
2023-11-14 10:53:16218 
數字信號處理與信號與系統是兩個很重要的概念。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和應用。本文將詳細探討數字信號處理與信號與系統的區別。 首先，讓我們來了解一下信號與系統的概念
2024-01-18 09:30:47636
電子發燒友App
工商網監
評論