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,惭愧的是,好像一直以来对卷积的物理意义并不是那么清晰.一是上学时候只是简单考试,没有仔细思考过具体…

模式识别.计算机视觉.图像处理等领域大部分是对一些图像等数据的处理,比较常用的语言是C++和Matlab,相应也对应很多库,象opencv等,都是很好用功能也很强大,但是对于数据处理更方便的应该还是Matlab了,其强大的矩阵处理能力真是解决了很多问题,提高了编码效率. 这里我搜集了一些关于模式识别.视觉相关的Matlab工具箱(Toolbox),其中涵盖的东西就很多了,像是一些分类聚类的模型和算法,一些数据的表示和绘制等,应该会有所帮助,但是一般都是英文的,还是那句话,用到的话肯定英文也不是问…

转自:https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/46652021 转自:https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/83279843 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法. 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下: 把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q…

定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果.如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果 , 其中星号*表示卷积. 当时序n=0时,序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果:时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度,所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和,简称卷积. 另外,n是使h(-i)位移的量,不同的n对应不同的卷积结果.   如果卷积的变量是函数x(t)和h(t),则上述卷积(和)的计算变为积分: , 其中p是积分变量,积分也是求和,t是使函数h(-p)位移的量,星号*表示…

一.向量的卷积运算 给定两个n维向量α=(a0, a1, ..., an-1)T,β=(b0, b1, ..., bn-1)T,则α与β的卷积运算定义为: α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T,其中 事实上,“卷积”的含义从矩阵αβT的表示即可以看出:不难发现,ck即为第k列副对角线元素之和.形象地讲,对α与β作卷积,就像是将由α与β的元素形成的下述矩阵“面”沿副对角线方向卷了起来得到的“一束”向量. 卷积的蛮力算法的时间复杂度为O(n2).为提高算法效率,可以采用分治策略,这将在…

我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声.  因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结…

参考文章 https://www.jianshu.com/p/daaaeb718aed https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807  https://www.zhihu.com/question/22298352 ----这个是重点   numpy中的一维的卷积     np.convolve([1,2,3,4],[1,1,3],'full')                                       …

这东西大学学过,然后我忘记了,后来就只记得这个名字了. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B7%E7%A7%AF http://www.guokr.com/post/342476/ 我不理解为什么是g(x-r) 为什么是-r 为什么要- 这是对y轴翻转 x r都是时间...这也是我后来才意识到的 加权叠加  https://www.zhihu.com/question/22298352 复利那个例子解释了 为什么反转 后发出的信号 对此点的累积少了了…

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模…

数学原理 在数字信号处理中,相关(correlation)可以分为互相关(cross correlation)和自相关(auto-correlation). 互相关是两个数字序列之间的运算:自相关是单个数字序列本身的运算,可以看成是两个相同数字序列的互相关运算．互相关用来度量一个数字序列移位后,与另一个数字序列的相似程度．其数学公式如下: 其中,f 和 g 为数字序列,n 为移位的位数,f* 表示 f 序列值的复数共轭,即复数的实部不变,虚部取反． 而卷积(convolution)与互相关运算相…