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向量卷积运算
matlab算信号
卷积
(不用conv)
答:
对
向量
a,b
卷积
,竖乘法 La = length(a);Lb = length(b);%向量长度 c = zeros(Lb,La);for i = 1:Lb c(i,:) = a*b(Lb+1-i);end d = [zeros(Lb,Lb-1) c];for i = 2:Lb d(i,:) = [d(i,i:end) zeros(1,i-1)];end d = sum(d)...
关于MATLAB
卷积
积分的实现
答:
f=conv(f1,f2); %计算序列x与h的
卷积
和f f=f*p; t0=t1(1)+t2(1); %计算序列f非零样值的起点位置 t3=length(f1)+length(f2)-2; %计算卷积和f的非零样值的宽度 t=t0:p:(t3*p+t0); %确定卷积和f非零样值的时间
向量
subplot(2,2,1) plot(t1,f1) %在子图1绘x(t)时域波形图 title('...
遥感图像增强处理的意义有哪些?
答:
(2)卷积增强 地物的边界及各种线性形迹,通常都表现有一定的空间分布频率,可以通过空间域或频率域的滤波对它们进行增强。卷积处理就是比较简单有效而最常用的空间滤波方法之一。卷积增强是一种邻域处理技术,它是通过一定尺寸的模板对原图像进行
卷积运算
来实现的。增强不同方向的边界(或线性体),可按一定的排列方向来分配...
如何提取遥感图像中的地质信息?
答:
卷积增强是一种邻域处理技术,它是通过一定尺寸的模板对原图像进行
卷积运算
来实现的。增强不同方向的边界(或线性体),可按一定的排列方向来分配模板中各元素的权系数,改变模板尺寸和板内元的差值可产生不同的效果。一般模板越大,差值越大,对低频的粗大构造形迹增强越明显,而高频信息(小断层、节理裂隙)增强的幅度越...
内积,
卷积
,傅里叶变换
答:
1.
向量
的内积 ab = ab cos(θ)正交基 理解了前面的内积,下面我们来了解一下正交基:接下来就是求解系数,2.
卷积
卷积的定义 我们称(f*g)(n)为f,g的卷积,其连续的定义为:reference:
为何遥感地质图像增强
答:
卷积增强是一种邻域处理技术,它是通过一定尺寸的模板对原图像进行
卷积运算
来实现的。增强不同方向的边界(或线性体),可按一定的排列方向来分配模板中各元素的权系数,改变模板尺寸和板内元的差值可产生不同的效果。一般模板越大,差值越大,对低频的粗大构造形迹增强越明显,而高频信息(小断层、节理裂隙)增强的幅度越...
线性相关和线性无关的区别是什么?
答:
向量
组的线性组合只有零解。对于任一向量组而言,不是线性无关的就是线性相关的。向量组只包含一个向量a时,a为0向量,则说A线性相关; 若a≠0, 则说A线性无关。包含零向量的任何向量组是线性相关的。含有相同向量的向量组必线性相关。增加向量的个数,不改变向量的相关性。(注意,原本的向量组是...
支持
向量
机是不是只是把超平面映射到高维
答:
注意,如果k(x,y)变小为y的增长进一步远离的x,在求和的每一项测量测试点x的接近程度的相应数据基点x_i的程度。以这种方式,内核上面的总和可以被用于测量各个测试点的对数据点始发于一个或另一个集合中的要被鉴别的相对接近程度。注意一个事实,即设定点的x映射到任何超平面可以相当
卷积
的结果,...
卷积
神经网络每层提取的特征是什么样的
答:
卷积
神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。图:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在C1层产生三个特征映射图,然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和,加权值,加偏置,通过一个...
MATLAB实现傅里叶级数和句型函数的
卷积
需要哪些知识
答:
在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算
卷积
。(1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列。输出结果长度数等于x的长度。实现差分方程,先从简单的说起:filter([1,2],1,[...
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