卷积是信号处理的一个基本概念，它的体现最重要的一个方面，也许就是下面这句话了：时域的卷积对应频域的相乘。这句话，或者说，这个概念，在很多应用会得到充分的体现，比如频域均衡，比如信道估计，比如滤波分析等等。
2013-12-24 15:35:24
2245 ▼关注公众号： 工程师看海▼ 差分线是PCB设计中非常重要的一部分信号线，因此我们对差分信号的处理要求相当严谨。 （差分信号原理图示） 差分信号 与 单端信号 的区别 单端信号 指的是
2023-09-05 08:46:521148 
简 介： 根据信号与系统答疑过程中，学生对于三角形信号卷积结果的疑惑，给出了相应的数值、理论、以及频谱分析的解答。特别是后面频谱分析部分也是由另外参加答疑的同学提出的。之所以这个题目会产生
2023-12-18 16:19:03711 
在信号处理、视觉处理或者其他工程/科学领域中应用广泛的技术。在深度学习中，有一种模型架构，叫做Convolution Neural Network。深度学习中的卷积本质上就是信号处理中的Cross-correlation。当然，两者之间也存在细微的差别。 在信号/图像处理中，卷积定义如下： 由上公式可以看出，卷
2020-10-08 23:59:006426 
卷积特性（卷积定理）.ppt
2017-10-03 23:09:02
卷积特性（卷积定理）.zip
2017-10-04 11:36:30
的QPSK OFDM编码光信号,并成功地在标准单模光纤中传输了200 km,和没有采用卷积码的相比,系统的误码性能获得明显提高。在误码率10-3时,可节省1 dBm左右的光功率。实验结果表明,卷积码可应用
2010-04-23 11:30:18
。本文就以一维卷积神经网络为例谈谈怎么来进一步优化卷积神经网络使用的memory。文章（卷积神经网络中一维卷.
2021-12-23 06:16:40
卷积神经网络为什么适合图像处理？
2022-09-08 10:23:10
网络 GhostNet。由于卷积神经网络的一系列突破性研究成果， 并根据不同的任务需求不断改进，使其在目标检测、 语义分割、自然语言处理等不同的任务中均获得了 成功的应用。基于以上认识，本文首先概括性
2022-08-02 10:39:39
复杂数据中提取特征的强大工具。例如，这包括音频信号或图像中的复杂模式识别。本文讨论了 CNN 相对于经典线性规划的优势。后续文章“训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第2部分”将讨论如何训练CNN
2023-02-23 20:11:10
过程则是：4*0 + 0*0 + 0*0 + 0*0 + 0*1 + 0*1 + 0*0 + 0*1 + -4*2 = -8图像上的卷积在下图对应的计算过程中，输入是一定区域大小(width*height
2018-10-17 10:15:50
实现线性卷积的原理二 实验内容及要求1.对N=2048或4096点的离散时间信号x(n)，试用Matlab语言编程分别以DFT和FFT计算N个频率样值X(k), 比较两者所用时间的大小。 2.对N/2点
2011-12-29 21:52:49
. “信号处理实验室”是由NI开发，针对信号处理、信号与系统、通讯原理等课程量身订做的课程套件，其中包括了卷积、混叠、窗函数分析、栅栏效应、IIR、FIR、AM/FM调制、倒谱等等50多个从基础到高级的信号处理知识点的演示程序。有
2014-09-01 21:31:41
额外 im2col 开销• 在 Co 维度上进行向量化• Winograd：• 降低卷积计算量，常用于 3×3、5×5 的卷积• 减小卷积中的累加维度，增加额外的并行维度• 需要额外的前后转换计算
2022-03-31 11:51:33
为什么要进行交织处理？大多数编码都是基于信道差错满足统计独立的特性设计的，但实际信道往往是突发错误和随机错误并存的组合信道，在这些信道中直接使用纠随机错误码效果不好。另外，上面也讲过，卷积码经过
2008-05-30 16:13:49
小。与分组码不同，卷积码编码后的n 个码元不仅与当前段的k 个信息元有关，还与前面的N ?1段信息有关，各码字间不再是相互独立的，码字中互相关联的码元个数为n ? N 。同样，在译码过程中不仅
2008-05-30 16:06:52
全连接神经网络和卷积神经网络的区别
2019-06-06 14:21:42
本帖最后由 炜君子 于 2017-7-24 19:05 编辑
做了一个简单的“卷积和相关分析模块”，当信号均为低频时，卷积、反卷积、自相关、互相关运算都很正常；但是当频率达到10^4级
2017-07-24 19:05:04
反卷积deconvolution引起的棋盘效应？kernel size无法被stride整除的原因？解决反卷积deconvolution存在的弊端的思路？反卷积deconvolution如何实现更好的采样 ？
2020-11-04 08:08:00
。● 卷积神经网络 (CNN)基于 DNN 的 KWS 的一大主要缺陷是无法为语音功能中的局域关联性、时域关联性、频域关联性建模。CNN 则可将输入时域和频域特征当作图像处理，并且在上面执行 2D
2021-07-26 09:46:37
本帖最后由 蓝剑威 于 2017-5-29 14:31 编辑
图解卷积积分图解卷积积分
2017-05-09 11:18:46
在数字信号处理领域，离散时间系统的输出响应，可以直接由输入信号与系统单位冲激响应的离散卷积得到。离散卷积在电子通信领域应用广泛，是工程应用的基础。
2019-10-16 07:52:21
就是信号与系统里面的相关运算，比如卷积什么的可以用labview做吗？
2013-03-09 14:33:51
的各个领域。采用INMOS公司的IMS A100级联型信号处理器为模板，以FIR滤波器设计为核心，用FPGA技术开发设计级联型信号处理器，能够应用于数字FIR滤波、高速自适应滤波、相关和卷积、离散
2019-07-30 07:22:48
卷积层实现在上一篇文章中，我解释了卷积层是对图像的过滤过程，但是并没有解释输入输出通道如何处理，过滤时图像的边缘处理等。由于本文旨在实现层面的理解，因此我将详细介绍这些要点。处理 I/O 通道在图像
2023-02-24 15:41:16
什么是差分信号差分信号与单端信号的区别差分信号的优点差分信号在做pcb设计时的处理方法
2021-03-03 07:09:27
什么是差分信号差分信号与单端信号的区别差分信号的优点差分信号在做pcb设计时的处理方法
2021-01-28 06:01:01
怎样才能对示波器的两个通道进行实时的反卷积，通道是混沌信号，求大神
2016-01-05 19:36:25
y(n) =x(n)* h(n)上式的运算关系称为卷积运算，式中 代表两个序列卷积运算。两个序列的卷积是一个序列与另一个序列反褶后逐次移位乘积之和，故称为离散卷积，也称两序列的线性卷积。其计算的过程
2012-10-31 22:29:00
振动信号的处理和预处理之间有什么区别？我用labview对振动信号进行预处理算处理吗？
2014-10-08 15:33:19
与解调、反卷积、SVD、独立分量分析及同太民滤波等）、平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、数字信号处理中的有限字长问题及数字信号处理的硬件实现等内容。书中介绍了数字信号处理中所
2023-09-19 08:01:36
版)》根据实际工程应用和具体实例，详细介绍了数字信号处理（DSP）领域内的基本概念和相关技术。全书共分为14章，首先讲解了DSP的基本概念及其应用，并从实际的例子出发，阐述了DSP的一些基本内容，如信号
2013-10-28 12:36:05
数字信号和模拟信号的区别详解 很多人就不懂模拟信号和数字的信号的区别，数字信号和模拟信号都是一样的传输方法。只是模拟信号是连续不断的传输，数字信号是一直断续的闪断式传输。数字信号的这个名字主要
2017-06-05 16:54:38
工程中经常会遇到某个输入序列具有较长持续时间的情况，从而无法达到信号实时处理的要求。在这种情况下，分段卷积是一种有效的解决方案。本论文设计了分段卷积的快速算法模块，分段卷积又可以用两种方法实现，即重叠
2012-12-25 13:43:20
Paserval定理成立就是保范映射（就是能量不变的映射）。
信号处理中如何出现卷积的。假设B是一个系统，其t时刻的输入为x(t)，输出为y(t)，系统的响应函数为h(t)，按理说，输出与输入的关系应该
2023-05-25 18:08:24
设计小Tips》全系列章节： 1 信号与信息 2 数学到底有什么用？有多大用？ 3 信号处理应用所必须掌握的三大基石 4 最最常用的几个信号，兼谈信号与系统 5 卷积 6 相关和它的极其广泛
2013-12-04 22:18:39
定理的分析过程中，起着非常重要的作用。用它可以表示连续信号的等间隔数字采样过程，从而推导出了采样速率不小于信号两倍带宽的重要结论。下期开讲——精通信号处理设计小Tips（5）：卷积，敬请关注！声明：电子
2013-12-17 09:47:03
和观察卷积公式，也许就没有那么不直观的感觉了。下期开讲——精通信号处理设计小Tips（7）：相关极其广泛的应用，敬请关注！声明：电子发烧友网版权所有，谢绝转载！`
2013-12-28 15:00:52
和观察卷积公式，也许就没有那么不直观的感觉了。下期开讲——精通信号处理设计小Tips（7）：相关极其广泛的应用，敬请关注！声明：电子发烧友网版权所有，谢绝转载！往期回顾精通信号处理设计小Tips（1
2013-12-31 13:38:36
信号的相关函数与功率谱为一对傅立叶变换）。信号的相关矩阵更是很多信号处理算法研究、分析和处理的对象。相关不仅是一个非常有理论价值的概念，而且是一个在实践中应用极为广泛的处理方法和有效的处理手段。在通信
2013-12-31 13:39:17
《数字信号处理》要做课程设计，题目是：线性卷积在DSP芯片上的实现。要求：给出算法原理，写出主程序。
2011-10-08 16:12:58
数字信号处理C语言程序集内容有数字信号的产生，快速傅立叶变换，快速离散正交变换，快速卷积与相关，数字滤波的时域和频域响应，IIR数字滤波器的设计等内容。
2008-10-30 10:51:23
98 定点数字信号处理器（DSP）技术与应用
数字信号处理器（DSP）的应用领域•通用数字信号处理(数字滤波、卷积、相关、变换等)•通信（高效调制/解调、编/解码
2010-04-07 10:30:3623 基站侧信号处理，比如交织、复用后同原来相比什么区别
基站信号处理，发射方向的信号处理过程有编码、扩频和调制。编码包括：对M
2009-06-15 09:48:121311 卷积码,卷积码是什么意思
卷积码在一个二进制分组码（n,k）当中，包含k个信息位，码组长度为n，每个码组的（n-k）个校验位仅与本码组的k个信息
2010-03-19 16:46:241656 卷积码,什么是卷积码
卷积码在一个二进制分组码（n,k）当中，包含k个信息位，码组长度为n，每个码组的（n-k）个校验位仅与本码组的k个信息位
2010-04-03 12:11:066923 在数字信号处理领域，离散时间系统的输出响应，可以直接由输入信号与系统单位冲激响应的离散卷积得到。离散卷积在电子通信领域应用广泛，是工程应用的基础。如果直
2010-12-02 10:46:344601 
模拟电子的相关知识学习教材资料——数字信号与模拟信号的区别
2016-09-20 16:10:290 卷积的定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。 如果卷积的变量是序列x（n）和h（n），则卷积的结果 ，其中星号*表示卷积。 当时序n=0时，序列h（-i）是h（i）的时序i取反的结果；时序
2017-11-28 17:54:53154025 
针对现有的时域模态参数识别方法大多存在难定阶和抗噪性差的问题，提出一种无监督学习的卷积神经网络（CNN）的振动信号模态识别方法。该算法在卷积神经网络的基础上进行改进。首先，将应用于二维图像处理的卷积
2017-12-05 14:39:135 卷积特性（卷积定理）
2017-12-06 14:28:420 目前DSP和EDA两者都应用广泛，二者之间有什么不同呢？本文带来数字信号处理器DSP与EDA的区别介绍。
2018-01-03 10:33:195824 本文开始阐述了电平信号什么意思以及电平信号的产生，其次对TTL电平的相关定义进行了介绍，最后阐述了电平信号和脉冲信号区别以及阐述了电平和电压的区别。
2018-03-13 10:02:0767341 
本文开始阐述了什么叫共模信号，其次介绍了共模信号产生的原因共模信号主权，最后介绍了共模和差模两只之间的区别。
2018-03-19 17:12:46132575 
由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。
2018-05-08 10:29:004150 
图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。
2018-07-09 10:30:377331 
卷积编码是现代数字通信系统中常见的一种前向纠错码，区别于常规的线性分组码，卷积编码的码字输出不仅与当前时刻的信息符号输入有关，还与之前输入的信息符号有关。
2018-08-21 10:26:047945 
卷积码是1955年由Elias等人提出的，是一种非常有前途的编码方法。
2018-08-21 11:07:2529023 
在数字信号处理当中，常用到了运算内容有：卷积运算、差分方程计算、功率谱密度计算、复频率变换及模数和数值转换、矩阵运算、对数指数运算、相关系数运算、离散傅里叶变换计算等运算内容。事实上，很多的数字信号处理当中的问题，都可以使用这些或还有其他相关的运算，通过适当进行组合来实现。
2018-10-29 10:23:567269 为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能，提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先，在分析不同层卷积特征的基础上，采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征；然后，对每个卷积层特征
2019-01-17 15:12:441 在信号处理、图像处理和其它工程/科学领域，卷积都是一种使用广泛的技术。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）这种模型架构就得名于这种技术。但是，深度学习领域的卷积本质上是信号/图像处理领域内的互相关（cross-correlation）。这两种操作之间存在细微的差别。
2019-02-26 10:01:053093 
大家好，之前有文章说到信号处理，说到卷积，那今天咱们来聊一聊卷积。关于卷积，之前在大学时候学信号与系统的时候就感觉理解的不是很深刻，我于是心想一定要把卷积完全搞明白。经过一段时间的思考之后，有一些
2019-11-01 17:35:484089 本文档的主要内容详细介绍的是数字信号处理教程之卷积与滤波的详细课件说明包括了：1 卷积基础，2 差分方程与卷积，3 滑动平均滤波器
2019-11-13 14:48:1119 差分线是PCB设计中非常重要的一部分信号线，信号处理要求也是相当严谨，今天为大家介绍下差分信号的原理以及其在PCB设计中的处理方法。 什么是差分信号 差分传输是一种信号传输的技术，区别于传统的一根
2020-03-09 09:54:381741 
因此，实际上， 都是要根据我们需要待处理的信号形式， 来设计所谓的系统传递函数，那么这个系统的传递函数和输入信号，在数学上的形式就是所谓的卷积关系。卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统
2020-08-14 15:54:0012 卷积是将两个信号组合成第三个信号的数学方法。它是数字信号处理中最重要的技术之一。利用脉冲分解策略，系统由一个称为脉冲响应的信号来描述，卷积是很重要的，因为它涉及三个感兴趣的信号：输入信号、输出信号
2020-10-21 17:40:576 电子发烧友网为你提供信号处理绕不过去的坎：相关与卷积资料下载的电子资料下载，更有其他相关的电路图、源代码、课件教程、中文资料、英文资料、参考设计、用户指南、解决方案等资料，希望可以帮助到广大的电子工程师们。
2021-04-19 08:46:006 卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想，构建包含RISCⅤ处理器和卷积加速器的SoC系统，RISC-V处理器基于开源的指令集标准，可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在 Xilinx ZCU102开发板上ISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100M
2021-06-02 15:08:2229 “卷积”是信号与系统时域分析中的一个重要内容。本文对此知识点进行了详细的分析和总结，并给出了多道例题及详细解答。 （一）常用信号的卷积表 首先，将常用信号的卷积、以及卷积的性质整理成表格，这些信号
2021-09-29 17:28:1430863 
本文首发于 GiantPandaCV ：深入理解神经网络中的反(转置)卷积作者：梁德澎本文主要是把之前在知乎上的回答：反卷积和上采样+卷积的区别...
2022-02-07 11:17:570 在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g经过翻转和平移的重叠部分的面积。
2022-10-14 09:04:261105 
从技术上讲，信号处理中的去卷积是卷积运算的逆运算。但这里却不是这种运算。因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。
2023-07-01 10:24:32491 
信号与系统基础之卷积定理：频域乘积相当于时域卷积，千万不要问我什么，可以去看看教材上的公式推导。
2023-07-04 11:42:181440 
卷积神经网络的应用 卷积神经网络通常用来处理什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在神经网络领域内广泛应用的神经网络模型。相较于传统
2023-08-21 16:41:453484 和高效的处理方式，CNN已经成为图像识别、语音识别和自然语言处理等领域中的优选技术。CNN对于处理基于网格结构的数据具有天然的优势，因此在处理图像和视频等视觉数据时，具有独特的优越性能。 CNN的特点 1. 卷积操作：CNN最重要的操作是卷积操作，这也是CNN得名的来源。CNN的卷积操
2023-08-21 16:41:481659 、视频等信号数据的处理和分析。卷积神经网络就是一种处理具有类似网格结构的数据的神经网络，其中每个单元只处理与之直接相连的神经元的信息。本文将对卷积神经网络的模型以及包括的层进行详细介绍。 卷积神经网络模型 卷积神经网络模型主要包括以下几个部分： 输入层：输
2023-08-21 16:41:521305 是一种基于图像处理的神经网络，它模仿人类视觉结构中的神经元组成，对图像进行处理和学习。在图像处理中，通常将图像看作是二维矩阵，即每个像素点都有其对应的坐标和像素值。卷积神经网络采用卷积操作实现图像的特征提取，具有“局部感知”的特点。 从直觉上理解，卷积神
2023-08-21 16:49:323045 卷积神经网络层级结构 卷积神经网络的卷积层讲解 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在许多视觉相关的任务中表现出色，如图
2023-08-21 16:49:423757 的深度学习算法。CNN模型最早被提出是为了处理图像，其模型结构中包含卷积层、池化层和全连接层等关键技术，经过多个卷积层和池化层的处理，CNN可以提取出图像中的特征信息，从而对图像进行分类。 一、卷积神经网络算法 卷积神经网络算法最早起源于图像处理领域。它是一种深
2023-08-21 16:49:461229 卷积神经网络主要包括哪些 卷积神经网络组成部分 卷积神经网络（CNN）是一类广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域的人工神经网络。它具有良好的空间特征学习能力，能够处理具有二维或三维形状的输入数据
2023-08-21 17:15:22936 时钟信号和脉冲信号有区别吗？ 时钟信号和脉冲信号虽然在某些方面可能有相似之处，但它们在本质上是不同的。本文将深入探讨这两种信号的特点、应用和区别。 1.时钟信号 时钟信号是一种用于同步处理
2023-09-15 16:28:121767 数字信号处理系列课程（信号与系统——数字信号处理——随机信号分析——现代数字信号处理）辅导，巩固基础与进一步提高相结合。
2023-11-14 10:53:16218 
数字信号处理与信号与系统是两个很重要的概念。虽然它们都涉及到信号的处理和分析，但在很多方面有着不同的特点和应用。本文将详细探讨数字信号处理与信号与系统的区别。 首先，让我们来了解一下信号与系统的概念
2024-01-18 09:30:47636
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