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卷积的通俗理解
卷积的通俗理解
答:
卷积的通俗理解就是所谓两个函数的卷积,本质上就是先将一个函数翻转,然后进行滑动叠加
。应用场景:1. 信号分析。一个输入信号f(t),经过一个线性系统(其特征可以用单位冲击响应函数g(t)描述)以后,输出信号应该是什么?实际上通过卷积运算就可以得到输出信号。2. 图像处理。输入一幅图像f(x,...
如何
通俗
易懂
地解释卷积
?
答:
7、
在电子音乐中,卷积是在声音上施加频谱或节奏结构
。通常,这种包络或结构取自另一种声音。两个信号的卷积就是一个到另一个的滤波。8、 在电气工程中,一个函数(输入信号)与第二个函数(脉冲响应)的卷积给出了线性时不变系统(LTI)的输出。在任何给定时刻,输出都是输入函数的所有先前值的累...
怎样
通俗
易懂
地解释卷积
答:
解释: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。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“滑动平均”的推广。两个函数要求:卷积定理指出,函数卷积的傅里叶变换...
什么是
卷积
答:
卷积是一种线性运算
,图像处理中常见的mask运算都是卷积,广泛应用于图像滤波。 卷积关系最重要的一种情况,就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理,可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算,从而利用FFT等快速算法,实现有效的计算,节省运算代价。 有这么一副图像,可以看到,图像上...
卷积的通俗理解
答:
1、卷积是卷积神经网络中的核心模块,卷积的目的是提取输入图像的特征
。卷积也称为过滤器,即Filter,卷积的计算方法是在滤波器和输入数据的局部区域间做点积。卷积核中的数字其实就是卷积的权重,刚开始初始化一个值,然后再通过不断的学习和反向传播进行更新。2、在卷积神经网络中,卷积核/过滤器大小,...
怎样
理解卷积
积分
答:
所以,我们需要的是Y(s)这个表达式,但是实际上,我们往往不能很容易的得到F(s)和H(s)这两个表达式,但是能直接的很容易的得到f(t)和h(t),所以为了找到Y(s)和y(t)的对应关系,就要用到
卷积
运算。复频域。s=jw,当中的j是复数单位,所以使用的是复频域。
通俗的解释
方法是,因为系统中有电感...
如何
通俗的理解
图像处理中常见的去
卷积
?
答:
卷积
在图像处理的应用中一般是卷积滤波,即用一个卷积模板(卷积核/滤波器)去进行滤波,而傅里叶变换在信号处理中往往是变换时域和频域,在图像处理中便是空域和频域。图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指...
为什么说
卷积
是一种运算?
答:
卷积的
运算性质有线性特性,复函数的卷积,可分离变量,卷积符合交换律,卷积符合结合律,坐标缩放性质,卷积位移不变性,函数f(x,y)与 两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系。正比例关系是线性关系中的特例,反比例关系不是线性关系。更
通俗
一点讲,如果把这两个变量分别作为点的...
卷积
神经网络
通俗理解
答:
卷积
神经网络
通俗理解
如下:卷积神经网络(CNN)-结构 ①CNN结构一般包含这几个层:输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量。全连接层:通常在CNN的尾部进行重新...
卷积的
作用与意义
答:
卷积
其实就是为冲击函数诞生的。“冲击函数”是狄拉克为了解决一些瞬间作用的物理现象而提出的符号。古人曰:“说一堆大道理不如举一个好例子”,冲量这一物理现象很能说明“冲击函数”。在t时间内对一物体作用F的力,倘若作用时间t很小,作用力F很大,但让Ft的乘积不变,即冲量不变。于是在用t做横...
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