卷積神經網路CNN在影象識別問題應用綜述(20191219)
該部分的核心參考文獻： 《深度學習在影象識別中的應用研究綜述》鄭遠攀,李廣陽,李曄.[J].計算機工程與應用,2019,55(12):20-36.深度學習技術在計算機影象識別方面的領域應用研究是目前以及可預見的未來的主流趨勢，在這裡首先...
矩形脈衝訊號的脈衝寬度為什麼會對卷積結果有影響?影響是什麼？
再卷積第二項： 3^n［u（n）-u（n-3）］*［－2S（n -1）］，卷積結果：也是三個脈衝，在 n=1、2、3，的位置上，高度分別是：－2、－6、－18...
卷積公式的使用條件有哪些?
用卷積解決試井解釋中的問題，早就取得了很好成果，而反捲積是直到最近Schroeter、Hollaender和Gringarten等人解決了其計算方法上的穩定性問題，使反捲積方法很快引起了試井界的廣泛注意...
間諧波的檢測演算法有哪些啊，求大神指點，具體怎麼弄啊
valid 返回在卷積過程中，未使用邊緣補 0 部分進行計算的卷積結果部分，當 size（a）>size（b） 時，size（c）=［ma-mb+1，na-nb+1］...
什麼是重取樣技術
常用的重取樣方法有最鄰近內插法（nearest neighbor interpolation）、雙線性內插法（bilinear interpolation）和三次卷積法內插（cubic convolution interpolation）...
- 內插法interpolation取樣象元卷積
- 2022-09-20
卷積函式conv,怎麼用
conv是卷積運算，同時也可以做多項式的乘法C=conv2（A，B）C=conv2（Hcol，Hrow，A）C=conv2（，‘shape’）說明：對於 C=conv2（A，B） ，conv2 的算矩陣 A 和 B 的卷積，若 ［Ma，Na...
我用Matlab進行模擬得到下面的圖形，可見頻率非常高，請問怎麼把高頻去掉得到我想要的低頻訊號？
matlab裡有很多低通濾波器，比如Buterworth沒具體做過，不過按照你的意圖，應該就是使用mallat演算法的離散小波變換（dwt），在matlab中有現成的函式很易實現...
數字訊號處理中迴圈卷積的物理意義怎麼解釋?
週期卷積和迴圈卷積都是針對離散訊號而言的，週期卷積是無限長週期離散訊號透過一個離散系統後的輸出，迴圈卷積（也叫圓周卷積）是一個有限長序列透過一個數字系統後的輸出序列，在計算這個序列之前，必須先定義卷積運算的點數，不然這個運算就無法確定，點數...
迴圈卷積的定義
計算兩個長度均為N的序列x1（n）和x2（n）的迴圈卷積，一個簡易的辦法是先把x1（n）的資料，設x1（n）=（1，2，3，4），N=4，按反時針方向均勻分佈在一個圓周上...
連續函式的卷積怎麼求?
如減小畫素的顏色值，可以解決曝光過度的問題，模糊的影象也可以進行銳化處理，清晰的影象可以使用模糊處理模擬攝像機濾色鏡產生的柔和效果...
求Deep learning 【Yann LeCun 1,2 , Yoshua Bengi...
過去的幾十年中，神經網路使用一些更加平滑的非線性函式，比如tanh（z）和1/（1+exp（-z）），但是ReLU通常會讓一個多層神經網路學習的更快，也可以讓一個深度網路直接有監督的訓練（不需要無監督的pre-train）...
卷積 u(t) * u(t)=tu(t)的證明過程，搜遍了網上都沒看見有人知道，太失望了。
當t>0時，s和t-s同時>0的情況是s>0，t-s>0，即0所以，v（t）=0，當t<0...