一、 定义离散信号f(n),g(n)的定义如下： N-----为信号f(n)的长度s(n)----为卷积结果序列,长度为len(f(n))+len(g(n))-1以3个元素的信号为例：f(n) = [1 2 3]; g(n) = [2 3 1];s(0) = f(0)g(0-0) + f(1)g(0-1)+f(2)g(0-2) = 1*2 + 2*0 +
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2023-06-17 22:37:35
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Convolution概念卷积 (Convolution), 是透过两个函数 \(f\) 和 \(g\)上面是卷积的数学定义, 讨论的是连续函数的卷积, 在计算机科学中我们常用的一般的卷积就是对多项式做乘法, 属于离散卷积.假设我们有两个 \(n\) 项的多项式, \(f(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1}a_ix^i\), \(g(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1
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2023-10-13 00:24:58
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图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示）对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）；对h（-m）移位得h（n-m）；将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n）。说明：令m′=n-m，做变量代换，则卷积公式变为因此，x(m)与h(n-m)的位置可对调（即输入为x（n）、单位脉冲响应为h（n）的线性时不变系统与输入为h（n）、单位脉冲响应为x（n）的线性时
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2024-01-23 11:22:16
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# Python计算离散反卷积
在信号处理和图像处理领域，反卷积是一个重要的概念。简单来说，反卷积就是通过已知的卷积结果和卷积核来恢复原始信号或图像。尤其是在处理受噪声影响的信号时，反卷积技术显得尤为重要。本文将为您介绍Python中如何实现离散反卷积，过程中包含具体的代码示例和图示说明。
## 什么是卷积和反卷积？
在开始之前，先简单了解卷积的概念。卷积是两个函数合并成一个新函数的过程。具
针对于这次作业，我一开始一点思绪都没有，包括离散序列的卷积定义。因此我首先查看了有关于离散卷积的百度百科，心里有了概念以后，我进行了上网找代码的操作。不过，代码找到以后，我看不懂。我进行分析原因：1.基础忘记了；2.卷积的数学公式转化成matlab语言的过程没有走通。所以，我接下来首先解剖了离散卷积公式，我思考它们的实现逻辑，具体如下：1.如何输入两个离散序列x、h，并使它们可以们以幂的形式进行乘
目录一、课题背景和开发环境理论知识储备开发环境二、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.查看数据三、数据预处理1.加载数据2.可视化数据四、残差网络（ResNet）介绍1.残差网络解决了什么2.ResNet-50介绍五、构建ResNet-50网络模型六、编译（设置超参数）七、训练模型八、模型评估九、预测 一、课题背景和开发环境?第J1周：ResNet-50算法实战与解析?语言：Python3、P
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2021-10-27 15:33:00
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1.序列运算——卷积 序列运算也包括加减乘，就是对应位置进行加减乘的计算，这都很好理解，下面我们介绍一下卷积。
对于一个系统来说，当输入为x(n)时，在时域里系统输出y(n)为：\[y\left( n \right) =x\left( n \right) \ast h\left( n \right)
\] 在这门课程中，经常会遇到给输入x(n)求输出y(n),因此掌握卷积运算是非常有必要
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2023-10-30 16:08:10
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文章目录卷积和1 序列的时域分解2 卷积和公式3 卷积和的图解法4 卷积和的不进位乘法运算5 卷积和的性质卷积和连续是卷积积分。1 序列的时域分解任意离散序列 f(k)f(k)f(k)可表示为2 卷积和公式卷积和的定义已知定义在区间(–∞，∞)(–∞，∞)(–∞，∞) 上的两个函数f1(k)f_1(k)f1(k)和f2(k)f_2(k)f2(k)，则定义为f1(k)f_1(k)f1(k)与f2(k)f_2(k)f2(k)的卷积和，简称卷积；记为注意：求和是在虚设的变量 i
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2021-06-21 15:04:20
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https://zh.wikipedia.org/wiki/离散数学 https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_mathematics Research in discrete mathematics increased in the latter half of
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2016-10-11 00:44:00
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图和图模型1）一个图G=(V，E)由顶点的非空集V和边的集合E构成。
2）每条边都连接两个不同的顶点且没有两条不同的边连接一对相同顶点的图称为简单图。
3）由多重边连接同一对顶点的图称为多重图。
4）包含环或存在多重边连接同一对顶点或同一个顶点的图称为伪图。
5）简单有向图：不包含环和多重有向边的有向图。
6）混合图：既包含有有向边又包含无向边的图。
可以用图连表示多种模型，例如社交网络、影响图
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2023-09-20 17:25:08
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傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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有限元法，也叫有限单元法，它的基本思想是将一个结构或连续体的求解域离散为若干个子域（单元），并通过它们边界上的结点相互联结成为组合体。有限元法用每一个单元内所假设的近似函数来分片地表示全求解域内待求的未知场变量。而每个单元内的近似函数由未知函数或/及其导数在单元各个结点上的数值和与其对应的插值函数来表示。由于在联结相邻单元的结点上，场函数应具有相同的数值，因而将它们用作数值求解的基本未知量。这样一
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2023-08-14 10:33:02
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知识点 1 . 离散时间信号=离散序列+独立变量具有时间刻度意义 数字信号=离散时间信号+值域刻度离散2 . 时间和频域 变换域：两个维度间信息量不丢失的一种变换 在时间域上的信号x所包含的信息量和频域上的信号y信息量等价，可以理解满足x->y同时满足y->x，中间的这个过程就是傅里叶变换和傅里叶反变换 在频域上抽样得到DFT变换 对频域进行扩展，得到z变换 对一个离散序
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2023-11-13 12:17:34
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matplotlib、numpy、pandas库的基本用法一、matplotlib（一）绘制折线图(二)绘制散点图二、numpy（一）数组array（二）矩阵matrix（三）用numpy求各种距离（1）计算欧氏距离(2)计算曼哈顿距离(3)切比雪夫距离(4)夹角余弦三、pandas（一）Series对象（二）DataFrame(数据表）1.根据字典和Series对象的组合初始化一个Datafr
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2023-10-20 14:40:25
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所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
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2023-10-21 22:00:14
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起始聚类离散化就是根据利用一定规则对数据进行分类，可以用分桶式或者k-means 等方法 这里用中医证型关联规则挖掘里面的离散化举例，k-means 举例 首先看下图的原数据，该病存在六种证型系数，为了后续的关联算法，需要先将其离散化。import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法
datafile = '../
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2023-08-26 09:17:00
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前言python数据处理与分析学习过程中，需要有这样的一种意识，即元“为什么选择了python而不是其他？”既然选择了python，那么在实际应用中，它到底哪里不一样？大家说的方便、快捷、高复用性具体体现在哪里？带着问题进行学习，会有事半功倍的效果，记忆力和识别能力也会有所提高。在本文，小编跟大家分享的是数据处理与分析中的“离散化或面元”。8种python技巧，让连续数据离散化更简洁。
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2023-11-09 14:13:26
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目录1. 离散化思想介绍 2.算法模板3.结语我们有时候会遇到一些在特别大的区间进行操作，但是操作访问到的元素很少这样的情况。这时便需要用到离散化处理。1. 离散化思想介绍用一个例题做讲解 一般我们会想采用创建数组，再使用前缀和来求解，这个做法在本题是不合理的。一是数组的长度很大，空间复杂度高，二是操作次数多，无效计算多，时间复杂度高。那么我们该如何巧妙的解决这个问题呢？这就用
题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/description/804/ 思路： 离散化实质是一种映射 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N=3e5+10; 4
原创
2022-01-13 17:56:20
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