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精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips(6):卷積是怎么得到的?

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精通信號(hào)處理設(shè)計(jì)小Tips(5):三個(gè)應(yīng)用廣泛的數(shù)學(xué)概念

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2023-05-25 18:08:24

線性卷積在DSP芯片上的實(shí)現(xiàn)

《數(shù)字信號(hào)處理》要做課程設(shè)計(jì),題目是:線性卷積在DSP芯片上的實(shí)現(xiàn)。要求:給出算法原理,寫出主程序。
2011-10-08 16:12:58

#數(shù)字信號(hào)處理 LTI系統(tǒng)卷積

dsp數(shù)字信號(hào)處理
電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-08-27 20:23:00

#數(shù)字信號(hào)處理 LTI卷積性質(zhì)

dsp數(shù)字信號(hào)處理
電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-08-27 20:25:00

定點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)技術(shù)與應(yīng)用

定點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)技術(shù)與應(yīng)用 數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的應(yīng)用領(lǐng)域•通用數(shù)字信號(hào)處理(數(shù)字濾波、卷積、相關(guān)、變換等)•通信(高效調(diào)制/解調(diào)、編/解碼
2010-04-07 10:30:3623

通信接收機(jī)測試、信號(hào)處理仿真系統(tǒng)

通信接收機(jī)測試、信號(hào)處理仿真系統(tǒng)
2010-12-11 17:18:2356

#硬聲創(chuàng)作季 數(shù)字信號(hào)處理:02-圓周卷積和線性卷積

數(shù)字信號(hào)處理信號(hào)處理
Mr_haohao發(fā)布于 2022-10-22 12:20:16

卷積碼,卷積碼是什么意思

卷積碼,卷積碼是什么意思 卷積碼在一個(gè)二進(jìn)制分組碼(n,k)當(dāng)中,包含k個(gè)信息位,碼組長度為n,每個(gè)碼組的(n-k)個(gè)校驗(yàn)位僅與本碼組的k個(gè)信息
2010-03-19 16:46:241656

卷積碼,什么是卷積

卷積碼,什么是卷積卷積碼在一個(gè)二進(jìn)制分組碼(n,k)當(dāng)中,包含k個(gè)信息位,碼組長度為n,每個(gè)碼組的(n-k)個(gè)校驗(yàn)位僅與本碼組的k個(gè)信息位
2010-04-03 12:11:066923

基于FPGA的高速卷積的硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

  在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域,離散時(shí)間系統(tǒng)的輸出響應(yīng),可以直接由輸入信號(hào)與系統(tǒng)單位沖激響應(yīng)的離散卷積得到。離散卷積在電子通信領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,是工程應(yīng)用的基礎(chǔ)。如果直
2010-12-02 10:46:344601

#硬聲創(chuàng)作季 數(shù)字信號(hào)處理:圓周卷積和線性卷積-視頻

數(shù)字信號(hào)處理
Mr_haohao發(fā)布于 2022-11-06 21:47:55

主機(jī)與CPCI總線通用信號(hào)處理板的通信

摘要:針對現(xiàn)代雷達(dá)信號(hào)處理,介紹了CPCI總線信號(hào)處理模塊與主機(jī)間的通信方法,分析了Win2000下WDM驅(qū)動(dòng)程序的開發(fā)。借助Win2000操作系統(tǒng),靈活組建了多板卡通用信號(hào)處理平臺(tái),可以滿足不同信號(hào)處理任務(wù)需求。 關(guān)鍵詞:信號(hào)處理 WDMC PCI 并行處理
2011-02-27 22:42:0870

LabVIEW從入門到精通之PC與智能儀器串口通信

【LabVIEW從入門到精通】5.3 PC與智能儀器串口通信(利用LabVIEW實(shí)現(xiàn))
2016-01-08 11:06:570

RAM Constrained Design Tips

An summary about FreeRTOS:RAM Constrained Design Tips。
2016-03-10 16:14:130

下一代信號(hào)處理通信系統(tǒng)怎樣設(shè)計(jì)

關(guān)鍵字:信號(hào)處理 通信系統(tǒng) 設(shè)計(jì)流程 數(shù)字系統(tǒng)架構(gòu) 在復(fù)雜信號(hào)處理通信技術(shù)的開發(fā)中,設(shè)計(jì)流程的不連續(xù)越來越具有破壞性,并且代價(jià)越來越高昂。同時(shí),縮短設(shè)計(jì)和驗(yàn)證周期的需求使設(shè)計(jì)不連續(xù)的影響被進(jìn)一步
2017-09-13 19:40:394

什么是卷積_卷積的意義

卷積的定義 卷積是兩個(gè)變量在某范圍內(nèi)相乘后求和的結(jié)果。 如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結(jié)果 ,其中星號(hào)*表示卷積。 當(dāng)時(shí)序n=0時(shí),序列h(-i)是h(i)的時(shí)序i取反的結(jié)果;時(shí)序
2017-11-28 17:54:53154025

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)信號(hào)模態(tài)參數(shù)識(shí)別

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改成處理一維信號(hào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中輸入層改成待提取模態(tài)參數(shù)的振動(dòng)信號(hào)集合,中間層改成若干一維卷積層、抽樣層,輸出層得到的為信號(hào)對應(yīng)的Ⅳ階模態(tài)參數(shù)集合;然后,在誤差評估中,對網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)果(Ⅳ階模態(tài)參數(shù)
2017-12-05 14:39:135

一維卷積、二維卷積、三維卷積具體應(yīng)用

由于計(jì)算機(jī)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(yīng)用。
2018-05-08 10:29:004150

圖像處理中濾波與卷積有什么區(qū)別?

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(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)上存在一些區(qū)別。這篇博文主要敘述這兩者之間的區(qū)別。
2018-07-09 10:30:377331

淺談卷積編碼在通信中的應(yīng)用 詳解卷積編碼設(shè)計(jì)應(yīng)用

通過以上兩種分析都可以得到卷積的結(jié)果?;仡^看上邊的卷積機(jī)器,將脈沖響應(yīng)考慮為一組權(quán)重系數(shù),在這種觀點(diǎn)下每個(gè)輸出信號(hào)采樣點(diǎn)等于權(quán)重輸入之和。
2018-08-21 08:49:188019

淺談卷積運(yùn)算在數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用與優(yōu)勢

在數(shù)字信號(hào)處理當(dāng)中,常用到了運(yùn)算內(nèi)容有:卷積運(yùn)算、差分方程計(jì)算、功率譜密度計(jì)算、復(fù)頻率變換及模數(shù)和數(shù)值轉(zhuǎn)換、矩陣運(yùn)算、對數(shù)指數(shù)運(yùn)算、相關(guān)系數(shù)運(yùn)算、離散傅里葉變換計(jì)算等運(yùn)算內(nèi)容。事實(shí)上,很多的數(shù)字信號(hào)處理當(dāng)中的問題,都可以使用這些或還有其他相關(guān)的運(yùn)算,通過適當(dāng)進(jìn)行組合來實(shí)現(xiàn)。
2018-10-29 10:23:567270

過采樣技術(shù)在通信信號(hào)處理中的應(yīng)用

過采樣技術(shù)在通信信號(hào)處理中的應(yīng)用龍雄摘要:過采樣技術(shù)應(yīng)用能夠促使各類通信信號(hào)能夠趨于平穩(wěn)循環(huán)化發(fā)展,更利于技
2019-02-24 08:42:004837

探析深度學(xué)習(xí)中的各種卷積

信號(hào)處理、圖像處理和其它工程/科學(xué)領(lǐng)域,卷積都是一種使用廣泛的技術(shù)。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)這種模型架構(gòu)就得名于這種技術(shù)。但是,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的卷積本質(zhì)上是信號(hào)/圖像處理領(lǐng)域內(nèi)的互相關(guān)(cross-correlation)。這兩種操作之間存在細(xì)微的差別。
2019-02-26 10:01:053093

簡談卷積

都知道這個(gè)公式,但是它有什么物理意義呢,平時(shí)我們用卷積做過很多事情,信號(hào)處理時(shí),輸出函數(shù)是輸入函數(shù)和系統(tǒng)函數(shù)的卷積,在圖像處理時(shí),兩組幅分辨率不同的圖卷積之后得到的互相平滑的圖像可以方便處理。卷積甚至
2019-11-01 17:35:484089

數(shù)字信號(hào)處理教程之卷積與濾波的詳細(xì)課件說明

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是數(shù)字信號(hào)處理教程之卷積與濾波的詳細(xì)課件說明包括了:1 卷積基礎(chǔ),2 差分方程與卷積,3 滑動(dòng)平均濾波器
2019-11-13 14:48:1119

如何使用DSP處理芯片F(xiàn)2812來實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算與算法

因此,實(shí)際上, 都是要根據(jù)我們需要待處理信號(hào)形式, 來設(shè)計(jì)所謂的系統(tǒng)傳遞函數(shù),那么這個(gè)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)和輸入信號(hào),在數(shù)學(xué)上的形式就是所謂的卷積關(guān)系。卷積關(guān)系最重要的一種情況,就是在信號(hào)與線性系統(tǒng)
2020-08-14 15:54:0012

DSP教程之卷積的詳細(xì)資料說明

卷積是將兩個(gè)信號(hào)組合成第三個(gè)信號(hào)的數(shù)學(xué)方法。它是數(shù)字信號(hào)處理中最重要的技術(shù)之一。利用脈沖分解策略,系統(tǒng)由一個(gè)稱為脈沖響應(yīng)的信號(hào)來描述,卷積是很重要的,因?yàn)樗婕叭齻€(gè)感興趣的信號(hào):輸入信號(hào)、輸出信號(hào)
2020-10-21 17:40:576

信號(hào)處理繞不過去的坎:相關(guān)與卷積資料下載

電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供信號(hào)處理繞不過去的坎:相關(guān)與卷積資料下載的電子資料下載,更有其他相關(guān)的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設(shè)計(jì)、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

使用Matlab數(shù)字信號(hào)處理用于無線通信

使用Matlab數(shù)字信號(hào)處理用于無線通信
2021-05-27 09:42:490

基于RISC-V處理器和卷積加速器的SoC系統(tǒng)

卷積計(jì)算的效率?;谲浻布f(xié)同設(shè)計(jì)思想,構(gòu)建包含RISCⅤ處理器和卷積加速器的SoC系統(tǒng),RISC-V處理器基于開源的指令集標(biāo)準(zhǔn),可以根據(jù)具體的設(shè)計(jì)需求擴(kuò)展指令功能。將該SoC系統(tǒng)部署在 Xilinx ZCU102開發(fā)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

信號(hào)與系統(tǒng)中卷積分析和總結(jié)

卷積”是信號(hào)與系統(tǒng)時(shí)域分析中的一個(gè)重要內(nèi)容。本文對此知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和總結(jié),并給出了多道例題及詳細(xì)解答。 (一)常用信號(hào)卷積表 首先,將常用信號(hào)卷積、以及卷積的性質(zhì)整理成表格,這些信號(hào)
2021-09-29 17:28:1430864

OpenCV種支持標(biāo)準(zhǔn)卷積邊緣填充做法

OpenCV在使用卷積進(jìn)行圖像處理過程種,如何處理邊緣像素與錨定輸出兩個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)一直是很多人求而不得的疑惑。其實(shí)OpenCV在做卷積濾波時(shí)會(huì)對圖像進(jìn)行邊界填充,實(shí)現(xiàn)對邊緣像素的卷積計(jì)算的支持,不同填充方式與不同錨定點(diǎn)會(huì)得到圖像卷積輸出不同的結(jié)果。
2022-07-12 14:18:441184

什么是卷積?在數(shù)字信號(hào)處理里面怎么用的呢?

在泛函分析中,卷積、旋積或摺積(英語:Convolution)是通過兩個(gè)函數(shù)f 和g 生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子,表征函數(shù)f 與g經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移的重疊部分的面積。
2022-10-14 09:04:261106

信號(hào)處理中相關(guān)與卷積的區(qū)別

復(fù)信號(hào)s(t)自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換是正實(shí)函數(shù);如果二個(gè)信號(hào)在頻域上具有相同的能譜,在時(shí)域上具有不同的波形,但是這二個(gè)信號(hào)的相關(guān)函數(shù)卻相同。
2022-12-13 09:26:113530

深度學(xué)習(xí)中的各種卷積原理解析

從技術(shù)上講,信號(hào)處理中的去卷積卷積運(yùn)算的逆運(yùn)算。但這里卻不是這種運(yùn)算。因此,某些作者強(qiáng)烈反對將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。
2023-07-01 10:24:32495

FFT卷積是什么?FFT卷積基本過程描述

信號(hào)與系統(tǒng)基礎(chǔ)之卷積定理:頻域乘積相當(dāng)于時(shí)域卷積,千萬不要問我什么,可以去看看教材上的公式推導(dǎo)。
2023-07-04 11:42:181440

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相較于傳統(tǒng)
2023-08-21 16:41:453485

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)

和高效的處理方式,CNN已經(jīng)成為圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域中的優(yōu)選技術(shù)。CNN對于處理基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)具有天然的優(yōu)勢,因此在處理圖像和視頻等視覺數(shù)據(jù)時(shí),具有獨(dú)特的優(yōu)越性能。 CNN的特點(diǎn) 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
2023-08-21 16:41:481659

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層內(nèi)容?

、視頻等信號(hào)數(shù)據(jù)的處理和分析。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中每個(gè)單元只處理與之直接相連的神經(jīng)元的信息。本文將對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型以及包括的層進(jìn)行詳細(xì)介紹。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要包括以下幾個(gè)部分: 輸入層:輸
2023-08-21 16:41:521305

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大特點(diǎn)

是一種基于圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人類視覺結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元組成,對圖像進(jìn)行處理和學(xué)習(xí)。在圖像處理中,通常將圖像看作是二維矩陣,即每個(gè)像素點(diǎn)都有其對應(yīng)的坐標(biāo)和像素值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用卷積操作實(shí)現(xiàn)圖像的特征提取,具有“局部感知”的特點(diǎn)。 從直覺上理解,卷積
2023-08-21 16:49:323045

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛用于圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:57:193553

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

的深度學(xué)習(xí)算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像,其模型結(jié)構(gòu)中包含卷積層、池化層和全連接層等關(guān)鍵技術(shù),經(jīng)過多個(gè)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(jìn)行分類。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最早起源于圖像處理領(lǐng)域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229

數(shù)字信號(hào)處理真題:離散卷積(和)與連續(xù)卷積大相徑庭

數(shù)字信號(hào)處理系列課程(信號(hào)與系統(tǒng)——數(shù)字信號(hào)處理——隨機(jī)信號(hào)分析——現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理)輔導(dǎo),鞏固基礎(chǔ)與進(jìn)一步提高相結(jié)合。
2023-11-14 10:53:16218

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