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数据集

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原创 Tensor 约减操作

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原创 深度学习中的张量 - 使用PyTorch进行广播和元素级操作

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2025-01-17 08:42:56 841

原创 将图像输入批次扁平化为CNN

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2025-01-16 13:47:39 836

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原创 为深度学习创建PyTorch张量 - 最佳选项

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2025-01-13 10:02:30 913

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张量

2025-01-10 08:38:05 1166

原创 深度学习张量的秩、轴和形状

张量

2025-01-09 08:32:18 1189

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2025-01-08 08:53:00 888

原创 dataset和dataload

pytorch

2025-01-07 09:36:53 437

原创 小白学Pytorch

pytorch

2025-01-06 14:00:46 861

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2024-12-24 16:11:41 996

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2024-12-24 08:39:45 596

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原创 信号处理相关的东东(学习解惑)

信号处理

2024-12-16 15:06:31 419

原创 关于FIR的一些疑惑

FIR

2024-10-09 14:46:12 1071

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2024-09-29 11:26:17 2099

原创 2.4卷积3

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2024-09-27 10:47:38 1395

原创 傅里叶变换(对称美)

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原创 欧拉二三事

欧拉

2024-09-23 08:27:34 1229

原创 2.4 卷积2

2.4.2 复正弦波与整体方案在2.3节中,我们提出了关于复正弦输入的频域输出及其意义的两个问题。为了研究这些问题,我们让一个具有真实脉冲响应 h[n]h[n]h[n](即 hQ[n]=0h_Q[n] = 0hQ​[n]=0)的LTI系统通过输入复正弦波 V[n]V[n]V[n] 来激发。对于复脉冲响应,也可以得到类似的结果。VI[n]=cos⁡2πkNnV_I[n] = \cos 2 \pi \frac{k}{N} nVI​[n]=cos2πNk​nVQ[n]=sin⁡2πkNnV_Q[n]

2024-09-20 10:05:51 403 1

原创 2.4 卷积1

在了解了系统及其脉冲响应之后,人们可能会想知道是否有一种方法可以通过任何给定的输入信号(不仅仅是单位脉冲)确定系统的输出信号。就是这个问题的答案,前提是系统是线性且时不变的(LTI)。Tips:大概是卷积的意义吧,由输入确定系统的输出。

2024-09-18 14:35:57 627

原创 2.2 时间不变系统

111

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数字信号

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时移

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原创 1.8 离散傅里叶变换(DFT)

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原创 1.7 离散频率

离散频率

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原创 信号的基本知识

本文介绍了信号的基本知识,包括连续时间信号和离散时间信号的区别,单位脉冲信号和单位阶跃信号的定义,以及信号的能量、偶信号和奇信号、周期信号与非周期信号的概念。简明扼要地解释了信号处理中常见的基本概念。

2024-08-15 22:37:49 1786

原创 7.模数转换

本文介绍了信道带宽、信道容量、路径损耗等概念,以及模数转换和频率混叠等相关内容。重点讲解了采样和重建原理,对数字信号处理过程进行了简明扼要的总结。

2024-08-14 21:20:53 317

原创 6.傅里叶变换2

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2024-08-13 23:02:10 786

Zynq7045-2FFG900开发板PDF原理图+Cadence16.3 PCB16层文件

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2024-09-12

雷达成像技术两本

雷达成像技术,共两本打包,雷达成像技术雷达成像技术

2018-05-30

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2018-05-10

Quartus_II_13.1破解器.zip

Quartus_II_13.1破解器.zip x86 Quartus_II_13.1破解器.zip x86

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跳一跳python

跳一跳python代码,转自GitHub!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

2018-01-11

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