信号里的convolution和correlation

最新推荐文章于 2022-12-13 09:51:41 发布
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本文介绍了信号处理中的两个核心概念：时域与频域的关系。详细解释了时域的相乘等于频域的卷积，以及时域的卷积等于频域的相乘。并通过对比相关性和卷积的区别，帮助读者理解信号处理的基本原理。

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两个信号的在时域的相乘=在频域的卷积
                      时域的卷积=在频域的相乘
信号里的convolution和correlation - zm_szu - 这孩子谁懂的博客


相关是不用翻转还是 1,2 然后 相乘再相加。
 
 
Correlation and Convolution
Parisiten的博客
06-18 2486
Correlation相关：        形象化的描述为，相关为kernel和当前覆盖区域对应元素相乘取和。Convolution卷积：                形象化的描述为，卷积为kernel水平翻转再垂直反转后和当前覆盖区域对应元素相乘取和。...
交叉相关与卷积 Cross-correlation v.s. convolution
My_Communication的博客
10-09 3498
卷积是一种广泛应用于信号处理、图像处理和其他工程/科学领域的技术。在深度学习中，一种模型结构卷积神经网络（CNN）就是以这种技术命名的。然而，深度学习中的卷积（Convolution）本质上是信号/图像处理中的互相关(Cross-correlation)。这两种操作之间有细微的区别，但不必深入细节。在信号/图像处理中，卷积被定义为两个函数的乘积在一个函数被反转和移位后的积分。另一方面，互相关被称为两个函数的滑动点积或滑动内积。互相关中的滤波器不反转。它直接通过函数f滑动。f和g之间的相交区域是互相关。 ht
[VP]卷积与关联 Convolution and Correlation
土豆大叔的博客
04-16 559
卷积与关联关联 Correlation卷积 Correlation 关联 Correlation 关联其实和深度学习常说的卷积操作是一样的，将 kernel 和 Image 按对应位置相乘再求和，即是关联操作的结果 以下代码为zero-padding图像的 (1, 1) 点与kernal 做关联操作的代码： #Image after constant padding PaddingImage = [[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 3, 2,
Correlation 和 Convolution
qq_40710634的博客
01-22 2384
对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置，这个操作就叫卷积或者协相关。卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。 Correlation 和 Convolution可以说是图像处理最基本的操作，但却非常有用。这两个操作有两个非常关键的特点：它们是线性的，而且具有平移不变性sh...
图像处理中 correlation 和 convolution 的联系和区别
hi
03-01 4631
<br />未完待续
图像中卷积(Convolution)和相关(Correlation)的区别以及代码具体实现
地狱，乃是天堂必经之路！
04-13 1万+
卷积(Convolution)与相关(Correlation)说明 很多人都听说过卷积(Convolution)的大名，也有不少人听过相关(Correlation)。但是更多的人是搞不清楚二者的区别，甚至认为二者是同一个东西。有一份资料讲解的非常好，给大家提供一下链接去下载。本博客在最后将会提供完整的测试代码。 一维相关(Correlation) /** @brief 1D数据进行相...
correlation和convolution
06-17
### 关于Correlation和Convolution的理解与应用 #### 引言 在图像处理与计算机视觉领域，`Correlation`（相关性）与`Convolution`（卷积）是两个非常基础且重要的概念。它们不仅简单易懂，而且极其实用。通过理解和...
OpenCV学习心得三：图像建模，卷积convolution和相关correlation
qq_32660177的博客
10-25 1255
明天再写，都尼玛两点了，睡觉保头发。 嘤嘤嘤。 ----------------------------------------------------- 待续。 ----------------- 嘻嘻，终于想起来写了。 一、图像获取与表示   对图像建模，Fi(Xi,Yi)表示坐标→Ci（Ri，Gi，Bi）表示对应坐标的颜色，这样一张m个像素点的图像通过这样的映射到一个n维的表...
zero_forcing_equalizer_3tap_convolution.m_Zero_
10-03
另外，`correlation.m`可能是计算信号之间相关性的函数，这在评估信号间的相似性或确定信号的时延时非常有用。而`convolution.m`则是实现卷积操作的MATLAB脚本，它可能是为了模拟信道对信号的影响或实现均衡器的核心...
jDSP:一个用于数字信号处理的Java库
05-15
JDSP是信号处理工具库，旨在提供适用于Python的科学信号包中的功能。 目的是提供易于使用的API，以对信号执行复杂的操作，从而无需了解处理流水线中的低级复杂性。 快速开始 要获取JDSP的最新稳定版本，请执行以下...
一文看懂卷积运算（convolution）与互相关运算（cross-correlation）的区别
阿旭的博客
12-13 2万+
一文看懂卷积运算（convolution）与互相关运算（cross-correlation）的区别
高级人工智能之卷积神经网络CNN
蒋大钊的博客
10-26 1325
记录梳理课上关于卷积神经网络CNN的一些细节计算
卷积(convolution)和互相关(cross-correlation)
为实现四个现代化奋斗
03-08 5万+
现在大部分的深度学习教程中都把卷积定义为图像矩阵和卷积核的按位点乘。实际上，这种操作亦应该是互相关（cross-correlation），而卷积需要把卷积核顺时针旋转180度然后再做点乘。数学定义：卷积：互相关：在卷积层的反向传播中，其实是需要对前一层的误差（也叫敏感度sensitivity)做padding（补零）然后再和卷积核做真正的卷积操作，也就是需要把卷积核顺时针翻转180度。...
深度学习基础--卷积--correlation layer(相关联层/互相关层)
wydbyxr的博客
11-14 7233
correlation layer(相关联层/互相关层)   该层的主要作用是比较来自两张图片的feature map的关系，文章用了卷积的形式，还是比较巧妙的，具体方程如下：   C代表correlation，f1和f2分别代表两个feature map， k代表要比较的区域，x1，x2分别代表两个feature map上的点。具体的计算流程还是看原文本，这里只要知道这个层的主要作用是计算两个...
tenforflow学习笔记（七）：cnn
Keith
10-22 6584
tenforflow:CNN常用函数卷积函数1.tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 2.tf.nn.depthwise_conv2d(input, filter, strides, padding, name=None) 3.tf.nn.
最容易理解的对卷积(convolution)的解释
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bitcarmanlee的博客
01-25 30万+
啰嗦开场白读本科期间，信号与系统里面经常讲到卷积(convolution)，自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理，里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习，更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，在图像领域取得了非常好的实际效果，已经把传统的图像处理的方法快干趴下了。啰啰嗦嗦说了这么多卷积，惭
caffe 实例笔记 2 LeNet详细解读及实现
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1 温习 1.1 关于caffe的名称： caffe = convolutional architecture for fast feature embedding 1.2 caffe.proto Protocol Buffers顾名思义这是一种协议接口，这是了解caffe功能之后，需要了解的第一件事情。有很多相关博客。简单看一下其结构： package xx;#xx将作为
caffe专题五——回归中——检测框架
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一：Bounding-box regression回归1.问题理解(为什么要做 Bounding-box regression？ )如图 1 所示， 绿色的框为飞机的 Ground Truth, 红色的框是 Selective Search 提取的 Region Proposal。 那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU&lt;0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检...
卷积和互相关处理数字信号代码
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09-23
1. **卷积**（Convolution）：这是一种线性滤波过程，用于提取信号的特定特征。在一个数字信号中，卷积操作通常涉及一个叫做“滤波器”（kernel或filter）的小数组，这个数组会在信号上滑动并计算与信号元素的点乘积...
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