卷積運算是指從圖像的左上角開始,開一個與模板同樣大小的活動視窗,視窗圖像與模板像元對應起來相乘再相加,並用計算結果代替視窗中心的像元亮度值。然後,活動視窗向右移動一列,並作同樣的運算。以此類推,從左到右、從上到下,即可得到一幅新圖像。
卷積運算是指從圖像的左上角開始,開一個與模板同樣大小的活動視窗,視窗圖像與模板像元對應起來相乘再相加,並用計算結果代替視窗中心的像元亮度值。然後,活動視窗向右移動一列,並作同樣的運算。以此類推,從左到右、從上到下,即可得到一幅新圖像。
在泛函分析中,卷積、旋積或摺積(英語:Convolution)是通過兩個函式f和g 生成第三個函式的一種數學運算元,表征函式f與g經過翻轉和平移的重疊部分的面積。如果將參加...
卷積運算是指從圖像的左上角開始,開一個與模板同樣大小的活動視窗,視窗圖像與模板像元對應起來相乘再相加,並用計算結果代替視窗中心的像元亮度值。然後,活動視窗...
卷積定理是傅立葉變換滿足的一個重要性質。卷積定理指出,函式卷積的傅立葉變換是函式傅立葉變換的乘積。具體分為時域卷積定理和頻域卷積定理,時域卷積定理即時域內...
卷積是分析數學中一種重要的運算。設f(x), g(x)是R1上的兩個可積函式,作積分:可以證明,關於幾乎所有的x∈(-∞,∞) ,上述積分是存在的。這樣,隨著x的不...
成本卷積(Cost Convolution)是企業資源計畫信息系統(ERP-Enterprise Resource Planning)中常用的一種成本核算的計算方法。卷積(Convolution)是一種線性運算,數學中關於兩...
離散卷積是兩個離散序列之間按照一定的規則將它們的有關序列值分別兩兩相乘再相加的一種特殊的運算。...
卷積神經網路中每層卷積層(Convolutional layer)由若干卷積單元組成,每個卷積單元的參數都是通過反向傳播算法最佳化得到的。卷積運算的目的是提取輸入的不同特徵,第一...
線性卷積(linear convolution) 在時域描述線性系統輸入和輸出之間關係的一種運算。這種運算線上性系統分析和信號處理中套用很多,通常簡稱卷積。中文名:數位訊號處理...
運算,數學上,運算是一種行為,通過已知量的可能的組合,獲得新的量。運算的本質是集合之間的映射。一般說來,運算都指代數運算,它是集合中的一種對應。對於集合A中...
重疊-相加之卷積法 ( Overlap-add method ) 是一種區塊卷積 ( block convolution, sectioned convolution ),可以有效的計算一個很長的信號 x[n] 和一個 FIR ...
在信道編碼研究的初期,人們探索、研究出各種各樣的編碼構造方法,其中包括卷積碼。早在1955年,P.Elias首先提出了卷積碼。但是它又經歷了十幾年的研究以後,才開始...
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表算法...
二維卷積和(two-dimensional convolution sum)一種數學運算方法.兩個二維序列x}(m,n)和二:(m,n)進行如下形式的運算: 稱為二維卷積和,記為x} (m,n) * ...
卷積碼將k個信息比特編成n個比特,但k和n通常很小,特別適合以串列形式進行傳輸,時延小。...
卷積是一種運算方法,卷積濾波器就是利用卷積運算的原理來構成濾波器,來提取特徵。卷積運算決定了該濾波器的性能。...
深度可分卷積(deepthwise separable convolution)是卷積神經網路中對標準的卷積計算進行改進所得到的算法,其通過拆分空間維度和通道(深度)維度的相關性,減少了卷積計算...
線性卷積中值定律是屬於有基本認知,基本音知的高等數學教育公理。可以用複數的表達式定義: z = a + bi,用b表示漸屈線或質量線,i表示螺型線或速度值,Z表示準...