Πίνακας περιεχομένων:
- Γιατί χρησιμοποιούμε το θεώρημα συνέλιξης;
- Τι κάνει μια συνέλιξη;
- Γιατί χρειαζόμαστε συνέλιξη στην επεξεργασία εικόνας;
- Γιατί χρειαζόμαστε ολοκλήρωμα συνέλιξης;
Βίντεο: Γιατί κάνουμε συνέλιξη σημάτων;
2024 Συγγραφέας: Fiona Howard | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2024-01-10 06:35
Η συνέλιξη είναι ένας μαθηματικός τρόπος συνδυασμού δύο σημάτων για να σχηματιστεί ένα τρίτο σήμα. Είναι η πιο σημαντική τεχνική στην ψηφιακή επεξεργασία σήματος. … Η συνέλιξη είναι σημαντική επειδή συσχετίζει τα τρία σήματα ενδιαφέροντος: το σήμα εισόδου, το σήμα εξόδου και την απόκριση παλμού
Γιατί χρησιμοποιούμε το θεώρημα συνέλιξης;
Το θεώρημα συνέλιξης είναι χρήσιμο, εν μέρει, επειδή μας δίνει έναν τρόπο να απλοποιήσουμε πολλούς υπολογισμούς. Οι συνελίξεις μπορεί να είναι πολύ δύσκολο να υπολογιστούν απευθείας, αλλά συχνά είναι πολύ πιο εύκολο να υπολογιστούν χρησιμοποιώντας μετασχηματισμούς Fourier και πολλαπλασιασμό.
Τι κάνει μια συνέλιξη;
Μια συνέλιξη μετατρέπει όλα τα εικονοστοιχεία στο δεκτικό πεδίο της σε μια ενιαία τιμήΓια παράδειγμα, εάν εφαρμόζετε μια συνέλιξη σε μια εικόνα, θα μειώνετε το μέγεθος της εικόνας καθώς και θα φέρετε όλες τις πληροφορίες στο πεδίο μαζί σε ένα μόνο pixel. Η τελική έξοδος του συνελικτικού επιπέδου είναι ένα διάνυσμα.
Γιατί χρειαζόμαστε συνέλιξη στην επεξεργασία εικόνας;
Η συνέλιξη είναι μια απλή μαθηματική πράξη που είναι θεμελιώδης για πολλούς κοινούς τελεστές επεξεργασίας εικόνας. Η συνέλιξη παρέχει έναν τρόπο «πολλαπλασιασμού» δύο σειρών αριθμών, γενικά διαφορετικών μεγεθών, αλλά της ίδιας διάστασης, για να παραχθεί ένας τρίτος πίνακας αριθμών της ίδιας διάστασης
Γιατί χρειαζόμαστε ολοκλήρωμα συνέλιξης;
Χρησιμοποιώντας το ολοκλήρωμα συνέλιξης είναι δυνατός να υπολογιστεί η έξοδος, y(t), οποιουδήποτε γραμμικού συστήματος δίνοντας μόνο την είσοδο, f(t) και την απόκριση παλμού, h(t).
Συνιστάται:
Γιατί να κάνουμε σταθερές χρονοσειρές;
Οι χρονοσειρές είναι σταθερές εάν δεν έχουν τάση ή εποχιακά εφέ. Τα συνοπτικά στατιστικά στοιχεία που υπολογίζονται στις χρονοσειρές είναι συνεπή με την πάροδο του χρόνου, όπως ο μέσος όρος ή η διακύμανση των παρατηρήσεων. Όταν μια χρονοσειρά είναι σταθερή, μπορεί να είναι ευκολότερο να μοντελοποιηθεί .
Γιατί να κάνουμε τοπογραφική έρευνα;
Μια τοπογραφική έρευνα προσφέρει έναν ιδανικό τρόπο αναγνώρισης και χαρτογράφησης των επιφανειακών χαρακτηριστικών του εδάφους σε μια δεδομένη περιοχή … Αυτή η έρευνα βοηθά επίσης στον εντοπισμό περιοχών όπου η κατασκευή μπορεί να είναι δύσκολη ή απαιτούν εργασίες ισοπέδωσης, για να μην αναφέρουμε τις πιθανές επιπτώσεις από υψηλότερες κλίσεις κοντά στην προτεινόμενη τοποθεσία κατασκευής .
Γιατί να κάνουμε ένα βήμα πίσω;
Το να κάνετε ένα βήμα πίσω δίνει τη δυνατότητα σας να σκεφτείτε τη ζωή και την καριέρα σας στο ευρύτερο πλαίσιο της ζωής σας - σας επιτρέπει να βλέπετε το δάσος αντί να χάνεστε στα δέντρα. Οι πιο επιτυχημένοι άνθρωποι επικεντρώνονται στο παρόν, αναθεωρούν τους βραχυπρόθεσμους στόχους τους ενώ παρακολουθούν το μέλλον .
Ποιο δίκτυο έχει διαχωρίσιμη σε βάθος συνέλιξη;
Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα ( CNN's) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκμάθηση χαρακτηριστικών καθώς και την ταξινόμηση δεδομένων με τη βοήθεια πλαισίων εικόνων. Υπάρχουν πολλοί τύποι CNN. Μια κατηγορία CNN είναι τα διαχωρίσιμα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα από άποψη βάθους .
Σε συνεκτική ανίχνευση σημάτων;
Σε συνεκτική ανίχνευση, ο τοπικός φορέας που δημιουργείται στον δέκτη κλειδώνεται φάση με. ο φορέας στον πομπό. Ως εκ τούτου ονομάζεται επίσης σύγχρονη ανίχνευση. Σε μη συνεκτική ανίχνευση, ο τοπικός φορέας που δημιουργείται στον δέκτη δεν είναι φάση .
