卷积

卷积是一种数学运算,结合两个信号和输出信号的三分之一。

假设我们有两个函数,\ (f (t) \) \ (g (t) \),卷积积分,表达了一个函数的搭接量\ (g \)是在转移函数\ (f \)

卷积表示为:

$ $ (f * g) (t) \大约^ {def} \ int_ {- \ infty} ^ {\ infty} f(\τ)g (t - \τ)$ $博士

根据卷积的应用程序,功能可能被替换为信号,图像,或其他类型的数据。卷积及其在MATLAB应用程序可以以多种方式实现^®。

卷积信号处理中的

卷积是用于数字信号处理的研究和设计线性定常系统,如数字滤波器(LTI)。

输出信号,\ (y [n] \),在LTI系统输入信号的卷积,\ (x [n] \)和脉冲响应\ [n] (h \)的系统

在实践中,卷积定理是用来设计滤波器在频域。卷积定理指出,在时域卷积等于在频域乘法。

MATLAB等功能conv和过滤器允许您执行卷积和从头构建过滤器。信号处理工具箱™和DSP系统工具箱™有几个函数和模型万博1manbetx^®块直接数字滤波器的实现如designfilt、低通和高通滤波。

卷积在图像处理

在图像处理中,卷积滤波可用于实现边缘检测等算法,图像锐化,图像模糊。

这是通过选择适当的内核(卷积矩阵)。

图像处理工具箱™有等功能fspecial和imfilterv设计过滤器来强调某些特性或删除其他特性在图像。

卷积神经网络(cnn)

卷积中发挥着关键作用卷积神经网络(cnn)。cnn是一种深层网络常用来分析图像。cnn消除手工特征提取的需要,这就是为什么他们工作很好图像分类和医学图像分析等复杂问题。cnn是有效的为非音频等数据分析时间序列和信号数据。

美国有线电视新闻网有几层,最常见的是卷积,ReLu,池。

卷积层充当过滤器-每一层应用过滤器,从图像中提取特定的功能。这些过滤器值由网络时,网络学习训练。初始层通常提取底层特征而深层从数据中提取高层特征。

有关卷积及其应用程序的更多信息在信号处理,图像处理,深度学习,和其他地区,看看信号处理工具箱,DSP系统工具箱,图像处理工具箱和深度学习工具箱™使用MATLAB。