Logo tl.boatexistence.com

Bakit tayo gumagawa ng convolution ng mga signal?

Talaan ng mga Nilalaman:

Bakit tayo gumagawa ng convolution ng mga signal?
Bakit tayo gumagawa ng convolution ng mga signal?
Anonim

Ang

Convolution ay isang mathematical na paraan ng pagsasama-sama ng dalawang signal upang bumuo ng ikatlong signal. Ito ang nag-iisang pinakamahalagang pamamaraan sa Digital Signal Processing. … Mahalaga ang convolution dahil iniuugnay nito ang tatlong signal ng interes: ang input signal, ang output signal, at ang impulse response

Bakit tayo gumagamit ng convolution theorem?

Ang convolution theorem ay kapaki-pakinabang, sa bahagi, dahil nagbibigay ito sa atin ng paraan upang pasimplehin ang maraming kalkulasyon. Maaaring napakahirap direktang kalkulahin ang mga convolution, ngunit kadalasan ay mas madaling kalkulahin gamit ang Fourier transforms at multiplication.

Ano ang nagagawa ng convolution?

Isang convolution nako-convert ang lahat ng pixel sa receptive field nito sa iisang valueHalimbawa, kung maglalapat ka ng convolution sa isang imahe, babawasan mo ang laki ng imahe pati na rin ang pagsasama-sama ng lahat ng impormasyon sa field sa isang pixel. Ang huling output ng convolutional layer ay isang vector.

Bakit kailangan natin ng convolution sa pagpoproseso ng imahe?

Ang

Convolution ay isang simpleng mathematical operation na mahalaga sa maraming karaniwang mga operator ng pagpoproseso ng imahe. Convolution nagbibigay ng paraan ng `pagsasama-sama' ng dalawang array ng mga numero, sa pangkalahatan ay magkaiba ang laki, ngunit may parehong dimensionality, upang makabuo ng ikatlong hanay ng mga numero ng parehong dimensionality

Bakit kailangan natin ng convolution integral?

Gamit ang convolution integral ay posibleng kalkulahin ang output, y(t), ng anumang linear system na binibigyan lamang ng input, f(t), at impulse response, h(t).

Inirerekumendang: