un卷积un的结果
UNet介绍
上采样的方法有：bi-linear interpolation, cubic interpolation, nearest neighbor interpolation, unpooling, transposed convolution, etc 转置卷积（transposed convolution）是对图片进行上采样时比较被偏爱的方法。强烈建议阅读 这篇文章 我自己之前也 总结过 。UNET结构的介绍性文字：文中输入推按的尺寸...
帮我看看数字信号处理第三版第十章第一个实验的的程序怎么改才行或者...
A=[1,-0.9];B=[0.05,0.05]; %系统差分方程系数向量B和A x1n=[1 1 1 1 1 1 1 1 zeros(1,50)]; %产生信号x1(n)=R8(n)x2n=ones(1,128); %产生信号x2(n)=u(n)hn=impz(B,A,58); %求系统单位脉冲响应h(n)subplot(2,2,1);y=hn;stem(hn,y); %调用...
想问一下有没有比较方便的人脸识别算法,求推荐
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）取最小的值时，uk 基本就确定了。补充一下，刚才也说了，这M个向量是相互正交而且是单位长度...
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...
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
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。 假设线性多用户检测器解调第k个用户数据的解调矢量为mk,则判决器的输出为: 这里,我们用到了为了使代价函数的值最小,我们对上式求梯度,得: 由于信号子空间和噪声子空间正交,又由于判决结果仅与...
如何用PyTorch实现递归神经网络
这个句子进行编码的一种方式是使用含有解析树的神经网络构建一个神经网络层 Reduce,这个神经网络层能够组合词语对(用词嵌入(word embedding)表示,如 GloVe)、和\/或短语,然后递归地应用此层(函数),将最后一个 Reduce 产生的结果作为句子的编码:X = Reduce(“the”, “ceiling”)Y = Reduce(“in”, X)... ...
D3群在三维实空间中的矩阵表示是怎么算的
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，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的...
WWW2023 | DEGC:用于流推荐的动态可展开图卷积
| DCCL：推荐系统中的对比学习解耦因果嵌入WSDM2023 | UnKD：知识蒸馏在推荐中的新思考...DEGC算法不仅提升了推荐的精度，还引入了多样性和实时性，为推荐领域的研究开辟了新的可能。随着技术的不断迭代，期待更多创新在流推荐领域中涌现。探索无限可能，DEGC——连接推荐与动态图卷积的未来 ...
垫江县帅克回答： 一样的楼主,我一样的回答: 直接用卷积的公式做,注意t-涛的自变量变换,u(t)之类的函数是帮你确定积分区间的.注意后来积分区间变为0到t,那么讨论t小于零时结果为0,大于零时才有结果. 最终结果为:[2exp(t)-2exp(-2t)]u(t)
闳勤15934623462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! - ？
垫江县帅克回答： 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!
闳勤15934623462问： 常数与函数卷积怎么做? - ？
垫江县帅克回答： 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
闳勤15934623462问： 卷积的对位相乘法怎么算的 - ？
垫江县帅克回答： 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...
闳勤15934623462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 - ？
垫江县帅克回答： 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
闳勤15934623462问： 线性卷积、周期卷积、圆周卷积的异同 - ？
垫江县帅克回答：[答案] 线性卷积就是多项式系数乘法:设a的长度是M,b的长度是N,则a卷积b的长度是M+N-1,运算参见多项式乘法. “L点的圆周卷积”就是把先做线性卷积,再把结果的前L点保留不动,后面的点截下来,加到结果的头上去.如果L>M+N-1,则线性卷积和...
闳勤15934623462问： 已知离散时间序列,计算卷积结果并绘制图形,标注清楚横纵坐标和零点位置 - ？
垫江县帅克回答： 用conv函数实现序列的卷积,例如conv(u1,u2),则求得是u1*u2的序列,你的那个x1(n)是0-4的矩形,然后用抽样标示序列就行
闳勤15934623462问： 当进行卷积的两个矩形信号宽度相等时,卷积结果是什么形状? 当进行卷积的两个矩形信号宽度不相等时,卷积 - ？
垫江县帅克回答： 两个矩形信号宽度相等时,卷积结果是三角形! 两个矩形信号宽度不相等时,卷积结果是梯形!
闳勤15934623462问： 如何理解卷积,另外如何理解图像处理中的卷积 - ？
垫江县帅克回答： 卷积的运算可以分为反转、平移,相乘,求和. 在图像处理中,图像是一个大矩阵,卷积模板是一个小矩阵.按照上述过程,就是先把小矩阵反转,然后平移到某一位置,小矩阵的每一个小格对应大矩阵里面的一个小格,然后把对应小格里面的数相乘,把所有对应小格相乘的结果相加求和,得出的最后结果赋值给小矩阵中央小格对应的图像中小格的值,替换原来的值.就是上述说到的,反转、平移、相乘、求和. 一般图像卷积就是从第一个像素(小格)开始遍历到最后一个像素(小格).之后的平滑、模糊、锐化、边缘提取等本质上都是卷积,只是模板不同.
闳勤15934623462问： 信号与系统,计算卷积的,下面这两个式子的结果是多少啊?最后给我解释一下,这谢谢! - ？
垫江县帅克回答： 第一个分段积分,在简单不过的积分了,共两端,合起来为tε(t),第二是不是错了t乘δ等于零,所以结果等于零
