un与un的卷积过程
Turbo码的编码原理
它实际上是一种并行级联卷积码(Parallel Concatenated Convolutional Codes)。Turbo 码编码器是由两个反馈的系统卷积编码器通过一个交织器并行连接而成,编码后的校验位经过删余阵,从而产生不同的码率的码字。如图所示:信息序列u={u1,u2,……,uN}经过交织器形成一个新序列u'={u1',u2',……,uN'}(长度与内容没...
上采样(UnSampling)、反卷积(Deconvolution)与上池化(UnPooling)
反卷积(Deconvolution)、上采样(UnSampling)与上池化(UnPooling)的对比图示如下（图片出处见水印）：FCN、U-net等网络结构中都有使用上采样。上采样是指使图像分辨率变高的方法。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，并计算每个点的像素值，使用如 双线性插值 等插值...
任务型对话系统中状态追踪(DST)
他的 输入是Un(n时刻的意图和槽值对,也叫用户Action)、An-1(n-1时刻的系统Action)和Sn-1(n-1时刻的状态),输出是Sn(n时刻的状态)。 这里用户Action和系统Action不同,且需要注意 S = {Gn,Un,Hn},Gn是用户目标、Un同上、Hn是聊天的历史,Hn= {U0, A0, U1, A1, ... , U −1, A −1},...
想问一下有没有比较方便的人脸识别算法,求推荐
步骤三：计算每张图像和平均图像的差值Φ ，就是用S集合里的每个元素减去步骤二中的平均值。步骤四：找到M个正交的单位向量un ，这些单位向量其实是用来描述Φ （步骤三中的差值）分布的。un 里面的第k（k=1,2,3...M)个向量uk 是通过下式计算的，当这个λk（原文里取了个名字叫特征值）取最...
上采样、以及反卷积&空洞卷积区别
upsampling(上采样)的三种方式： Resize ，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放; 反卷积 (deconvolution & transposed convolution); 反池化 (unpooling)。上采样upsampling的主要目的是放大图像，几乎都是采用内插值法，即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合适的插值算法插入新的元素...
什么是 开关量 模拟量
其中,∧s=diag(λ1,…,λk)包含R的K个最大的特征值,Us=〔u1,…,uk〕是它对应的特征向量:∧n=σ2IN-K且Un=〔uk+1,…,uN〕包含和特征值σ2对应的N-K个正交的特征向量。可以看出,range(S)=range(Us),Us的值域称为信号子空间,而由Un构成的子空间称为噪声子空间,2个子空间相互正交。 假设线性多...
基于碳酸盐岩储层的改进完全匹配层吸收技术
为了克服这个问题,一种修改复坐标变换以改进离散后大入射角吸收效果的PML方法被提了出来 并被应用到麦克斯韦方程组的求解中(Roden and Gedney,2000)并被命名为卷积完全匹配层(CPML)[19]。本文采用这种方法来求解弹性波方程,结果表明CPML技术有效改善了掠射的吸收 效果,并且在实现过程中不用分裂变量,应用更加方便简单...
D3群在三维实空间中的矩阵表示是怎么算的
但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和...
湖滨区桂圆回答： 在LTI连续时间系统中,把激励信号分解为一系列冲激函数,求出各种冲激函数单独作用于系统时的冲激响应,然后将这些响应相加就得到系统对于该激励信号的零状态响应.这个相加的过程表现为求卷积积分.在LTI离散系统中,可用与上述大致相同的方法进行分析.由于离散信号本身是一个序列,因此,激励信号分解为单位序列的工作很容易完成.如果系统的单位序列响应为已知,那么,也不难求得每个单位序列单独作用于系统的响应.把这些序列相加就得到系统对于该激励信号的零状态响应,这个相加的过程表现为求卷积和.
标和13090712024问： 常数与函数卷积怎么做? - ？
湖滨区桂圆回答： 常数c和函数f(x)作卷积,等于f(x)从负无穷到正无穷的积分的c倍因此,当f(x)是常数b时,负无穷到正无穷的积分为 b(正无穷-负无穷),当b>0时,结果为正无穷,当b<0时, 结果为负无穷.再乘以c,就是 正无穷 或 负无穷 的c倍. 1和1作卷积,为 1(正无穷-负无穷)=正无穷 2和3作卷积,为 6(正无穷-负无穷)=正无穷这玩艺没什么意义卷积在工程上面用来进行线性时不变系统的计算,带入的几乎都是积分有限的函数,搞常数卷积没什么意义
标和13090712024问： 本人是数字信号的初学者,求高手帮忙总结求两个单位阶跃函数卷积的规律?谢谢! - ？
湖滨区桂圆回答： 与阶跃函数的卷积就是该函数的变上限积分,阶跃函数是个理想积分器.f(t)*u(t)=∫f(x)dx, 下限是负无穷,上限是t,结果仍是以t为自变量的.所以,两个单位阶跃函数卷积,结果是单位阶跃函数的积分u(t)*u(t)=t*u(t)u(t)*u(t)相当于对u(t)积分,所以结果为斜升函数r(t)=t*u(t)希望能帮到您,不明白可以追问,请采纳,谢谢!
标和13090712024问： 两个连续信号的卷积定义是什么?两个序列的卷积定义是什么?卷积的作用是什么 - ？
湖滨区桂圆回答： 1、函数f与g的卷积可以定义为:z(t)=f(t)*g(t)= ∫f(m)g(t-m)dm.2、两个序列的卷积定义:y(n)= Σx(m)h(n-m)3、卷积的作用:时域的卷积等于频域的乘积,即有Y(s)=F(s)*H(s) 在通信系统里,我们关心的以及要研究的是信号的频域,不是时域,原因是因为信号的频率是携带有信息的量.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.时间向量和卷积结果对应起来:必须重新定义卷积后函数的时间轴
标和13090712024问： 卷积的对位相乘法怎么算的 - ？
湖滨区桂圆回答： 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...
标和13090712024问： 怎么求两个函数的卷积? - ？
湖滨区桂圆回答： clear; clc;close all; x=0:0.1:12; y=gaussmf(x,[140 6]); figure; plot(x,y); ys=trapz(x,y) %求y对x的面积 z=gaussmf(x,[9 6]); figure; plot(x,z); s=conv(y,z); n=linspace(0,12,length(s)); ss=trapz(n,s) %求s对x的面积 sspys=ss/ys %求s面积与y面积比值按上面语句试试
标和13090712024问： 已知数列Un.1>U1>0.Un+1=1 - √1 - Un.证明数列Un收敛,并计算Un与Un+1/Un - ？
湖滨区桂圆回答： U(n+1) = 1-√(1-Un) |Un|≤1 u(n+1)=> Un 收敛 let lim(n->∞) Un = L lim(n->∞) U(n+1)/Un = L/L =11= lim(n->∞) U(n+1)/Un = lim(n->∞) [1-√(1-Un)]/Un = [1-√(1-L)]/L(1-L)^2 = 1-L L^2-L=0 L(L-1)=0 L=0
标和13090712024问： 信号与系统卷积 - ？
湖滨区桂圆回答： 卷积分为反转、平移、相乘、积分四个步骤.先将h1(t)反转,然后平移,当t>2以后,h1(t)与h2(t)的重合部分越来越少,当t>3以后,h1(t)与h2(t)无重合部分.于是[2,3]区域的卷积结果就是由1下降到0.
标和13090712024问： 数字信号处理 循环卷积的手工求解步骤 - ？
湖滨区桂圆回答： 两个信号 X1 X2循环卷积,长度分别为N1 N2,第一个数不变,第二个数周期延拓,注意一点,两个数循环卷积,长度N必须一样,卷积以后的长度也是N,所以把X1的周期变为N,不够的补零,X2按照周期N周期延拓,然后翻转,然后在0到N内与信号X1相乘求和.有个公式 y(n)=0~m内求和∑x1(m)x2((n-m))然后取主值序列,你要把图画出来理解.文字叙述的话不太好表示,建议你看一下王艳芬的数字信号处理原理及实现有关内容 结合图看一下就明白了,再看一下在什么情况下可以代替线性卷积.这些东西还是要自己看,希望对你有帮助.
标和13090712024问： 信号与系统 卷积 - ？
湖滨区桂圆回答： 首先对你自学信号与系统表示敬意,这门课程很难,但学起来非常有意思并且引人入胜. 至于卷积方面的习题 首先要搞清基本的卷积运算 如楼上所说 建议参考奥本海姆编著的 信号与系统 强烈建议看英文原版 (中文译版的质量实在太差,看不懂在说什么).基础学会了,建议看 信号与系统 徐守时(中国科技大学) 编著 (清华大学出版社出版)里面的相关部分 这本书的深度较大 而且有一些运算方法解题技巧方面的指导.还有 对于卷积方面的题目 如果你学习了后面的内容 如傅里叶级数 傅里叶变换 等内容 再来看卷积的这些题目 会觉得很容易.
