題目題目已知兩個(gè)有限長(zhǎng)序列XNΔN2ΔN13ΔN24ΔN35ΔN4HNΔN2ΔN1ΔN22ΔN3計(jì)算以下兩個(gè)序列的線性卷積和圓周卷積（1）XN⑤YN2XN⑥YN3XN⑨YN4XN⑩YN學(xué)弟學(xué)妹們啊不要盲目的復(fù)制進(jìn)去啊學(xué)弟學(xué)妹們啊不要盲目的復(fù)制進(jìn)去啊這里應(yīng)該先創(chuàng)建一個(gè)文檔保存函數(shù)這里應(yīng)該先創(chuàng)建...
下載價(jià)格：6 賞幣 / 發(fā)布人： 畢業(yè)設(shè)計(jì) / 發(fā)布時(shí)間：2024-03-08 / 20人氣
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實(shí)驗(yàn)二實(shí)驗(yàn)二卷積及微分、差分方程的求解卷積及微分、差分方程的求解一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康囊?、?shí)驗(yàn)?zāi)康?學(xué)習(xí)利用MATLAB工程軟件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)域輸入輸出分析法2觀察和掌握各種常用信號(hào)的波形，及其卷積后的結(jié)果。3利用MATLAB實(shí)現(xiàn)微分、差分方程的求解。二、原理說(shuō)明二、原理說(shuō)明...
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Y7383FL；洳專毒碩士學(xué)位論文⑧學(xué)科專業(yè)鏖且塹堂浙江人學(xué)壩L學(xué)位論文ABSTRACTABSTRACTCONVOLUTIONSURFACESMODELINGISONEKINDOFIMPLICITSURFACESMODELINGTECHNIQUESTHATISWIDELYUSEDINCOMPUTERGRAPHICSCONVOLUTIONSURFACEISACTUALLYALLISOSURFACEOFASCALARFIELDDEFINE...
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基于基于事件事件的卷積算法的卷積算法研究研究及事件事件型卷積卷積處理器設(shè)計(jì)處理器設(shè)計(jì)RESEARCHONEVENTBASEDCONVOLUTIONALGITHMDESIGNOFEVENTBASEDCONVOLUTIONPROCESS學(xué)科專業(yè)微電子學(xué)與固體電子學(xué)研究生盧成業(yè)指導(dǎo)教師姚素英教授天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院學(xué)院二...
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一、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理簡(jiǎn)介BLOGU012162613ARTICLEDETAILS43225445本文主要是詳細(xì)地解讀CNN的實(shí)現(xiàn)代碼。如果你沒(méi)學(xué)習(xí)過(guò)CNN，在此推薦周曉藝師兄的博文DEEPLEARNING（深度學(xué)習(xí)）學(xué)習(xí)筆記整理系列之（七），以及UFLDL上的卷積特征提取、池化CNN的最大特點(diǎn)就是稀疏連接...
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1數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)題目題目基于MATLAB的卷積演示系統(tǒng)學(xué)院學(xué)院專業(yè)專業(yè)班級(jí)班級(jí)學(xué)號(hào)學(xué)號(hào)姓名姓名指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師3摘要摘要本文講述的是運(yùn)用MATLAB軟件編寫(xiě)線性卷積和循環(huán)卷積，運(yùn)行程序并得到正確結(jié)果，附上運(yùn)行結(jié)果圖讓大家參照對(duì)比。MATLA...
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LDPC碼是1962年由GALLAGER提出的，故又稱GALLAGER碼。上世紀(jì)90年代中期，MACKAY，LUBY等人重新發(fā)現(xiàn)了LDPC碼，并指出其逼近香農(nóng)極限的性能且其譯碼操作相對(duì)簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)。近些年由于LDPC碼表現(xiàn)出的優(yōu)異性能，使得其在通信領(lǐng)域倍受青睞，而將其應(yīng)用于4G、衛(wèi)星通信和...
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卷積算法為通用計(jì)算中的重要環(huán)節(jié)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理中，實(shí)現(xiàn)高效快速的卷積運(yùn)算至關(guān)重要，卷積經(jīng)常被用于模板匹配，邊緣檢測(cè)，圖像濾波和圖像定位等多方面領(lǐng)域。本文主要針對(duì)二維函數(shù)的卷積算法在GPU上的實(shí)現(xiàn)與加速進(jìn)行相關(guān)研究。論文首先介紹了GPU的發(fā)展現(xiàn)狀...
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卷積混合盲分離是信號(hào)處理的研究熱點(diǎn)之一，在數(shù)據(jù)傳輸、無(wú)線通信、圖像恢復(fù)、語(yǔ)音增強(qiáng)、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)等領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用。卷積混合的分離既能在時(shí)域執(zhí)行也能在頻域執(zhí)行，其中頻域方法利用短時(shí)傅立葉變換將卷積混合轉(zhuǎn)換為多個(gè)頻率片上的瞬時(shí)混合，顯著的...
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信道編碼在無(wú)線通信系統(tǒng)中，是通過(guò)人為的增加一些冗余度，讓系統(tǒng)具有一定的自動(dòng)檢錯(cuò)或者糾錯(cuò)能力，來(lái)達(dá)到提高數(shù)據(jù)傳輸可靠性的技術(shù)。在通信對(duì)抗領(lǐng)域中，通過(guò)盲識(shí)別技術(shù)識(shí)別截獲數(shù)據(jù)的編碼方式和編碼體質(zhì)，將截獲敵方的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行譯碼，最終得到更多的敵方信息。本...
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代號(hào)10701分類號(hào)TN91122學(xué)號(hào)1008310064級(jí)公開(kāi)題（中、作者學(xué)科英文目卷積網(wǎng)絡(luò)編碼及其相關(guān)構(gòu)造CONVOLUTIONALWKCODINGITSRELATEDCONSTRUCTIONALGITHMS姓名趙旭波__指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)_____蔡寧_教授_門(mén)類工學(xué)學(xué)科、專業(yè)通信與信息系統(tǒng)提交論文日期2014年3月作者簡(jiǎn)介趙...
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近年來(lái)，形變部件模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等卷積檢測(cè)模型在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了極大的成功。這類模型能夠進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)較高的魯棒性和識(shí)別性能。然而訓(xùn)練和檢測(cè)過(guò)程中卷積運(yùn)算巨大的計(jì)算開(kāi)銷，卻限制了其在諸多實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)一步地應(yīng)用。幸運(yùn)的是，GPU通用...
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如果能夠解決接收方對(duì)發(fā)送方信道編碼的自動(dòng)識(shí)別，將極大提高通信的自適應(yīng)能力和靈活性，提高頻譜資源的利用率和數(shù)據(jù)傳輸速率。刪除卷積碼因其優(yōu)良的性能在無(wú)線通信中廣泛使用。于是本文提出一種基于校驗(yàn)矩陣的刪除卷積碼的識(shí)別方法。本文研究了2，1，6非系統(tǒng)卷積碼，...
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插值算法是一種利用函數(shù)在有限個(gè)點(diǎn)處的取值，估算函數(shù)在其他點(diǎn)處近似值的重要方法，在信號(hào)及圖像處理方面有著廣泛的運(yùn)用，本論文主要研究了立方卷積樣條插值算法。論文首先簡(jiǎn)要介紹了幾種常用的插值算法最近鄰域插值法、線性插值法和立方卷積插值法，并簡(jiǎn)要說(shuō)明及比...
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隨著認(rèn)知無(wú)線電和認(rèn)知無(wú)線通信的發(fā)展，信道編碼識(shí)別技術(shù)將成為未來(lái)智能通信技術(shù)的重要組成部分。在軍事方面，信道編碼識(shí)別技術(shù)在信號(hào)截獲和通信偵察上意義重大。而且在協(xié)作通信和不同型號(hào)通信電臺(tái)和通信系統(tǒng)識(shí)別等領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。對(duì)該技術(shù)的研究具有重要的意義...
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自PELIAS首次提出卷積碼編碼以來(lái)，這一編碼技術(shù)至今仍顯示出強(qiáng)大的生命力，如以卷積碼為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的TURBO碼和分組卷積碼等。未來(lái)的無(wú)線通信系統(tǒng)需要寬帶、高速的系統(tǒng)性能來(lái)滿足諸如數(shù)據(jù)、聲音、圖像之類的高質(zhì)量多媒體傳輸業(yè)務(wù)，這必將導(dǎo)致更多高性能信道編碼技術(shù)...
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在通信領(lǐng)域中，為了保證信息傳輸?shù)馁|(zhì)量，克服噪聲的干擾，引入了信道編碼技術(shù)，既保證了信息傳輸?shù)挠行裕直ＷC了信息傳輸?shù)目煽啃?。使用編碼技術(shù)的后，編碼識(shí)別技術(shù)也就隨之引入進(jìn)來(lái)。編碼識(shí)別技術(shù)是指在未知先驗(yàn)知識(shí)或已知一部分先驗(yàn)知識(shí)的情況下，對(duì)接收的編碼...
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目錄中文摘要????．?．?．。?．．。?．??．???．??．1英文摘要?．．．．。．?．．??．．．．．．．．．．．．?．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42基礎(chǔ)知識(shí)．．．．．．．．．．．．．．?．．．．．．．．．．．．．．??．。．．．...
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