【總結(jié)】 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 摘要:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)域的一種高效識(shí)別算法,它具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練參數(shù)少和適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)。本文從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史開始,詳細(xì)闡述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2025-09-24 00:36
【總結(jié)】一是作為領(lǐng)導(dǎo)干部一定要樹立正確的權(quán)力觀和科學(xué)的發(fā)展觀,權(quán)力必須為職工群眾謀利益,絕不能為個(gè)人或少數(shù)人謀取私利。要立志做大事,把心思用在工作上,用在干事業(yè)上,用在為職工群眾謀利益上。領(lǐng)導(dǎo)干部只有嚴(yán)于律己,公正嚴(yán)明,職工群眾才能相信組織,好的黨風(fēng)、政風(fēng)、行風(fēng)才能樹起來(lái)。三是帶頭遵守黨的政治紀(jì)律。全體黨員干部都要嚴(yán)格遵守黨的政治紀(jì)律和組織紀(jì)律。政治紀(jì)律是根本的紀(jì)律。政治紀(jì)律遵守不好,其他方面的紀(jì)律也遵
2025-06-10 00:20
【總結(jié)】武漢理工大學(xué)《數(shù)字信號(hào)處理》課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書摘要在信號(hào)處理中,許多具體的應(yīng)用是以線性卷積為基礎(chǔ)的。當(dāng)序列點(diǎn)數(shù)較少時(shí)可以直接計(jì)算線性卷積,然而當(dāng)序列長(zhǎng)度很長(zhǎng)時(shí),直接計(jì)算卷積的運(yùn)算量非常龐大??焖倬矸e是實(shí)現(xiàn)卷積的一種快速算法,減少了運(yùn)算量,節(jié)約了時(shí)間,給我們計(jì)算卷積提供了很大的便利。本課程設(shè)計(jì)是以Matlab為基礎(chǔ),完成序列的卷積和快速卷積運(yùn)算的編程實(shí)現(xiàn),以及相應(yīng)的分析和比較。
2025-03-25 02:05
【總結(jié)】目錄摘要................................................................Ⅰ1理論學(xué)習(xí)...........................................................1圓周卷積原理....................................
2025-10-30 22:50
【總結(jié)】卷積碼的編解碼Matlab仿真摘要卷積碼是一種性能優(yōu)越的信道編碼。它的編碼器和譯碼器都比較容易實(shí)現(xiàn),同時(shí)它具有較強(qiáng)的糾錯(cuò)能力。隨著糾錯(cuò)編碼理論研究的不斷深入,卷積碼的實(shí)際應(yīng)用越來(lái)越廣泛。本文簡(jiǎn)明地介紹了卷積碼的編碼原理和譯碼原理。并在SIMULINK模塊設(shè)計(jì)中,完成了對(duì)卷積碼的編碼和譯碼以及誤比特統(tǒng)計(jì)整個(gè)過(guò)程的模塊仿真。最后,通過(guò)在仿真過(guò)程中分別改變卷積碼的重要參數(shù)來(lái)加深理解卷積碼的
2025-03-24 23:22
【總結(jié)】%survivorstate是一個(gè)矩陣,它顯T了通過(guò)網(wǎng)格的最優(yōu)路徑,這個(gè)矩陣通過(guò)一個(gè)單獨(dú)的函數(shù)metric(x,y)給出。%其中G是一個(gè)矩陣,%這里,我們做了一個(gè)簡(jiǎn)單的(2,1,7)卷積碼編碼器。k=1;G=[1011011;1111001];%G1=133,G2=171%以下3種輸入序列,可任選一種%%input=[0000000]
2025-07-07 13:16
【總結(jié)】武漢理工大學(xué)《數(shù)字信號(hào)處理》課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書設(shè)和為長(zhǎng)度為N的有限長(zhǎng)序列,且,,如果,則(1)證明:相當(dāng)于將作周期卷積和后,再取主值序列。將周期延拓:則有:在主值區(qū)間,所以:
2025-08-10 15:23
【總結(jié)】一、實(shí)驗(yàn)原理應(yīng)用FFT實(shí)現(xiàn)數(shù)字濾波器實(shí)際上就是用FFT來(lái)快速計(jì)算有限長(zhǎng)度序列的線性卷積。這種方法就是先將輸入信號(hào)x(n)通過(guò)FFT變換為它的頻譜采樣值X(k),然后再和FIR濾波器的頻響采樣值H(k)相乘,H(k)可事先存放在存儲(chǔ)器中,最后再將乘積H(k)X(k)通過(guò)快速傅里葉變換(簡(jiǎn)稱IFFT)還原為時(shí)域序列,即得到輸出y(n)?,F(xiàn)以FFT求有限長(zhǎng)序列間的卷積及求有限長(zhǎng)度序
2025-03-24 12:44
【總結(jié)】實(shí)驗(yàn)名稱:___卷積編碼_______成績(jī)預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)操作實(shí)驗(yàn)報(bào)告總計(jì)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、使用MATLAB進(jìn)行卷積編碼的代碼編寫、運(yùn)行、仿真等操作;2、熟練掌握MATLAB軟件語(yǔ)句;3、理解并掌握卷積編碼的原理知識(shí)。二、實(shí)驗(yàn)原理卷積碼是由Elias于1955年提出的,是一種非分組碼,通常它更適用于前向糾錯(cuò)法,因?yàn)?/span>
2025-07-20 13:35
【總結(jié)】萬(wàn)木成林書卷積功——一個(gè)普通種樹人的圓滿功德用生命丈量沙漠,生命亦如流沙;用蒼翠點(diǎn)染生命,生命一派昂揚(yáng)。用書卷詮釋生命,書卷亦如魂魄;用魂魄支撐生命,生命五彩繽紛。--題記三月的敦煌,春寒料峭。作為遠(yuǎn)游客,我充滿興致地行進(jìn)在藝術(shù)情調(diào)濃郁的敦煌文化一條街上,我被滿目的新奇刺激的無(wú)法安寧,試圖想從中找到一些與我《走進(jìn)敦煌》系列博文有關(guān)卻與眾不同的內(nèi)容來(lái)。此時(shí),我?guī)е环N試試看
2025-08-04 12:59
【總結(jié)】X第1頁(yè)第四節(jié)信號(hào)的時(shí)域分解和卷積積分?信號(hào)分解與卷積積分?卷積的計(jì)算(圖解和實(shí)用計(jì)算)?零狀態(tài)響應(yīng)X第2頁(yè)一.問(wèn)題的提出求系統(tǒng)的全響應(yīng):零輸入響應(yīng)易于求解,而零狀態(tài)響應(yīng)復(fù)雜;考慮到系統(tǒng)是LTI,將激勵(lì)分解為基本信號(hào)的線性疊加;???
2025-05-12 05:13
【總結(jié)】數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)第九章線性規(guī)劃內(nèi)容:本講主要介紹線性規(guī)劃問(wèn)題的求解目的:接觸最優(yōu)化問(wèn)題,學(xué)習(xí)線性規(guī)劃算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)(基于單純型法變種)要求:能夠運(yùn)用軟件直接對(duì)小規(guī)模線性規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解?了解線性規(guī)劃問(wèn)題的基本概念、形式和算法?掌握線性規(guī)劃問(wèn)題的圖解法(
2025-05-13 22:24
【總結(jié)】變量間的相關(guān)關(guān)系與線性回歸方程第十二章統(tǒng)計(jì)
2025-03-22 05:04
【總結(jié)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)一、簡(jiǎn)介卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,簡(jiǎn)稱CNN)是近年發(fā)展起來(lái),并引起廣泛重視的一種高效的識(shí)別方法。1962年,Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的局部互連網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1](ConvolutionalNeural
【總結(jié)】卷集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像處理摘要圖像處理有著很悠久的發(fā)展史,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,最適合用來(lái)做圖像處理。它是將BP和深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合而產(chǎn)生的一種新型BP方法,具有局部感受區(qū)域、層次結(jié)構(gòu)化、特征提取和分類過(guò)程結(jié)合的全局訓(xùn)練的特點(diǎn),在圖像識(shí)別領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特殊性體現(xiàn)在兩個(gè)方面,一方面它的神經(jīng)元之間的連接是非全連接的,另一方面同一層中某些神經(jīng)元之間
2025-06-09 23:10