Съдържание:
- Защо използваме конволюционната теорема?
- Какво прави конволюцията?
- Защо ни е необходима конволюция в обработката на изображения?
- Защо се нуждаем от конволюционен интеграл?
Видео: Защо правим конволюция на сигнали?
2024 Автор: Fiona Howard | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-10 06:34
Convolution е математически начин за комбиниране на два сигнала за образуване на трети сигнал. Това е единствената най-важна техника в цифровата обработка на сигнали. … Конволюцията е важна защото свързва трите интересни сигнала: входния сигнал, изходния сигнал и импулсната реакция
Защо използваме конволюционната теорема?
Теоремата за конволюцията е полезна отчасти, защото ни дава начин да опростим много изчисления. Конволюциите могат да бъдат много трудни за директно изчисляване, но често са много по-лесни за изчисляване с помощта на трансформации на Фурие и умножение.
Какво прави конволюцията?
Конволюция преобразува всички пиксели в приемливото си поле в една стойностНапример, ако приложите конволюция към изображение, ще намалите размера на изображението, както и ще съберете цялата информация в полето в един пиксел. Крайният изход на конволюционния слой е вектор.
Защо ни е необходима конволюция в обработката на изображения?
Convolution е проста математическа операция, която е фундаментална за много често срещани оператори за обработка на изображения. Конволюция осигурява начин за "умножение заедно" на два масива от числа, обикновено с различни размери, но със същата размерност, за да се получи трети масив от числа със същата размерност
Защо се нуждаем от конволюционен интеграл?
Използвайки конволюционния интеграл, е възможно да се изчисли изходът, y(t), на всяка линейна система, като се има предвид само входа, f(t) и импулсната характеристика, h(t).
Препоръчано:
Защо да правим времевите редове стационарни?
Времените серии са неподвижни ако нямат тенденция или сезонни ефекти. Обобщените статистически данни, изчислени върху времевите редове, са последователни във времето, като средната стойност или дисперсията на наблюденията. Когато времевият ред е стационарен, може да бъде по-лесно за моделиране .
Коя мрежа има дълбочинно отделима конволюция?
Конволюционните невронни мрежи ( CNN) могат да се използват за изучаване на функции, както и за класифициране на данни с помощта на рамки за изображения. Има много видове CNN. Един клас CNN са отделими по дълбочина конволюционни невронни мрежи .
Защо играта със звукови сигнали е затъмнена?
Затъмненията са базирани на вашето физическо местоположение, когато гледате мача Регионалната територия за излъчване на Sounders FC се простира в целия щат Вашингтон – включително традиционния телевизионен DMA Сиатъл-Такома-Евърет и ключови населени центрове като Спокейн, Якима, Три-Сити и Ванкувър, Уош .
Защо да използвате квадратурни сигнали?
Познаването на фазата на сигналите позволява кохерентна обработка. Квадратурната семплиране прави много по-лесно за много точно измерване на моментната величина (AM демодулация), моментната фаза (фазова демодулация) и моментната честота (FM демодулация) на x bp (t) входен сигнал на фигура 14.
Защо цифровите сигнали са по-надеждни?
Цифровите сигнали са по-надеждна форма за предаване на информация защото грешката в стойността на амплитудата или честотата би трябвало да е много голяма, за да предизвика скок към различна стойност Сигналите са съставени от безкрайни възможни стойности.
