convolution

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Matlab의 방정식을 기반으로 삼각형을 그립니다. 나중에 컨볼 루션에 사용해야하는 삼각형에 대해 방정식 g을 만듭니다. 아래 그림은 내 코드는이 생산 그러나 을 플롯 할 단순 삼각형 : 내 질문은, 어떻게 다른 측면 경사를 만들기 위해 ? 내 삼각형의 꼭대기가 1으로 돌아 가지 않습니다. 경우에 나는 그것이 삼각형 만들고 싶어 여기 내 코드입니다 : %%

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Wav 파일 (Python)을 사용하여 객실 임펄스 응답 변환하기

사용 가능한 사운드 파일에 에코를 적용해야하는 다음 코드를 작성했습니다. 불행히도 결과는 내가 정확히 이해하지 못하는 매우 시끄러운 결과입니다. 아무에게도 이것에 관해 나를 도울 수 있습니까? 건너 뛴 단계가 있습니까? #convolving a room impulse response function with a sound sample both of ster

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Convolution 후 MatLab에서 -1의 시프트

conv 함수를 사용하여 MatLab (R2011b)에서 컨볼 루션 할 때 -1 시프트가 발생했는데 이유를 알 수 없습니다. 내 신호와 내가 convolving 오전 기능은 길이가 동일한 N 픽셀 및 결과 또한 N 픽셀 수 있기 때문에 회귀 함수를 '동일한'옵션을 사용하고 있습니다. 이 이동은 내 값이 짝수 인 경우에만 발생합니다. 이 짧은 스크립트를 작성

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이론적 인 속도 향상이 이루어지지 않음 - 커널 분리 성

커널 분리 성을 사용하여 컨볼 루션에 소요되는 시간을 개선하는 방법을 알고 있습니다. test = randn(3000); kx = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; ky = kx'; kernel = ky*kx; tic; b = conv2(test,kernel,'same'); toc; tic; bx=conv2(test,kx, 'same');

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데이터에서 전달 함수 생성 및 오디오 신호 적용

스테레오에서 오디오 신호를 취하고 컨볼 루션 기능으로 일부 전달 함수를 적용하려고합니다. 두 신호에서 tfest를 얻은 후에 전달 함수를 적용하는 방법에 대한 예제를 보았습니다. 그러나 tfest 데이터는 원본 오디오와 크기가 같습니다. 필자는 MATLAB을 탐색하고 MATLAB 기초에있는 고독한 Lynda 비디오를 보면서 인터페이스와 구문에 익숙해졌습니다

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컨벌루션 신경망의 올바른 아키텍처는 무엇입니까?

나는 convolutional neural network (CNN)을위한 몇몇 다른 구조를 보았다. 어느 것이 표준인지 혼란스럽고 어떻게 사용할지 결정합니다. 나는 사용되는 레이어의 수나 매개 변수의 수에 혼란스럽지 않다. 네트워크의 구성 요소에 혼란 스럽습니다. 가정 해 봅시다 : (선형 분류와 유사) CL = 회선 계층 SL = 서브 샘플링 층 (풀링)

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길쌈 신경 네트워크에서 필터를 얻거나 정의하는 방법은 무엇입니까?

깊은 자동 인코딩을 구현하는 방법 (CNN (convulutional neural network)에서 필터를 얻는 방법은 무엇입니까?) 제 생각은 다음과 같습니다 : 입력 이미지의 무작위 이미지 (28x28)를 만들고 무작위 패치 (8x8)를 얻은 다음 자동 인코딩 (피처 = 숨겨진 단위, 예를 들어 약 100)를 익히고 입력 이미지에 피쳐 필터를 적용하고

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MATLAB에서 컨볼 루션이 제대로 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?

MATLAB에서 신호를 컨볼루션하면 매번 예상치 못한 결과가 생성됩니다. 있는 내가 자체에 rect 기능을 컨 볼브을 시도, 예를 들어 다음과 같은 코드를 가지고 : 그러나이되지 1000, 0을 중심으로해야한다 clc clear all x=-5:.01:5; y=rectangularPulse(x); C=conv(y,y); plot(C)

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matlab code : 푸리에 도메인에서 가우시안 블러 링

이미지 흐리게 처리하는 코드를보고 있습니다. 그러나 코드를 이해하는 데 어려움을 겪고 있으며 코드가 대략 무엇을하는지 이해할 수 있는지 궁금합니다. 여기서 변수 "Iref"는 이미지입니다. 여기 Imin = min(Iref(:)); Iref_fft = Iref-Imin; Iref_fft = fftshift(Iref_fft,1); Iref_fft =

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왜 주파수 영역에서 곱셈을 통한 회선이 예기치 않은 결과를 생성합니까? MATLAB?

나는 푸리에 변환을 취하고, 그것을 제곱 한 후, 역 푸리에 변환을 취함으로써 그 자체로 직사각형 펄스를 컨벌루션하려고 시도하고있다. conv() 함수가 있다는 것을 알았지 만, 앞으로보다 복잡한 문제를 위해 주파수 도메인에서이를 수행하는 것을 선호합니다. 내 문제는 내가 이것을 할 때 예상대로 삼각형 함수를 생성하지 않는다는 것이다. 제가 사용하는 코드는