“信号与系统”中卷积运算的案例教学法

针对“信号与系统”中卷积运算教学面临的问题,提出了卷积运算案例教学法。该教学法先介绍卷积运算理论知识,再介绍卷积运算的应用案例。通过自主设计的室内混响声学应用案例来学习卷积运算的典型应用,并且在Matlab和AU软件中演示。实际教学表明,该教学法能取得很好的教学效果,既能使学生更好地理解和掌握卷积运算,又能提高学生的学习兴趣。

基于卷积运算的城市公园绿地聚集度评价

为使公园绿地聚集度计算能够充分反映其辐射效应,提出基于卷积运算的局部网格单元和整个城市公园绿地聚集度评价方法。基于高分辨率遥感影像获取山东省37个主要园林城市公园绿地分布图,利用GIS技术,采用500 m网格将城区网格化;建立3×3绿地聚集度卷积模板,基于卷积运算计算城市网格单元公园绿地聚集度;选择评价因子,依据37个城区公园绿地网格单元聚集度分布现状确定其分级值,建立整个城市公园绿地聚集度评价模型,并对东营市和泰安市进行实例评价。研究结果显示:基于卷积运算的网格单元公园绿地聚集度计算方法能够有效量化相邻网格单元绿地的辐射效应,计算由网格内部及相邻区域绿地共同作用产生的绿地聚集度,其取值范围为0—4;整个城市公园绿地聚集度分为1级(极弱)、2级(弱)、3级(中等)、4级(强)、5级(极强)共5个等级,评价结果与研究区37个城市绿地现状相对应。实例评价结果显示,东营市网格单元公园绿地聚集度主要分布在>0—0.2之间,整个城市公园绿地聚集度为2级;泰安市网格单元公园绿地聚集度以0为主,整个城市公园绿地聚集度为5级。

用卷积运算实现反卷积

本文首先简介了用卷积运算实现反卷积的原理、方法和实例 ;其次 ,提出了该方法的病态问题 ,并给出了解决的办法 ;最后 。

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。

“数字信号处理”课程中的卷积运算教学研究

卷积的定义及其计算是数字信号处理课程中的重点也是难点,从三个方面阐述了卷积的相关知识。首先介绍了数字信号处理课程中三种卷积的定义及其相互间的联系和区别;然后分析可卷积的图解法基本步骤,并进一步引入了卷积的快速算法——竖式乘法及起点判断方法;最后总结了两信号在时域的3种卷积与三种变换域的乘积对应关系。卷积相关知识的归纳,尤其是卷积的快速算法对于学生的卷积计算有很好的帮助作用。

一种复合混沌与卷积运算的图像加密算法

针对图像加密过程中存在的明文敏感性弱和安全性问题,利用混沌系统的复杂性和卷积运算的置乱扩散操作,设计了一种新型的图像加密算法。首先构造具有复杂度高、随机性强等特性的广义三阶Fibonacci混沌系统,将明文图像像素的平均值作为广义三阶Fibonacci序列的初始值,使明文敏感性更高,中间密钥随明文自适应变换;然后将置乱后的图像与复合混沌系统做卷积运算,使任一像素点的信息隐藏在周围像素点中,特定的明文可以破解置乱但无法破解卷积运算,能有效抵抗选择明文攻击;最后通过异或扰动生成密文图像,使密文像素值更加均匀。实验结果表明,所提算法有很好的置乱扩散效果和足够的密钥空间,能抵抗穷举、差分和选择明文攻击。

信号与系统课程中卷积运算的教学方法探讨

针对信号与系统课程中卷积运算非常复杂,学生很难掌握的问题,本文提出采用开火车的方式对卷积运算过程进行讲授,把一信号看作火车站,另一信号的自变量变换信号看作火车,在开火车的过程中完成卷积运算,这样可让学生直观了解卷积运算的过程,轻松掌握卷积运算方法。

二维可分解算子对图象的卷积运算

图象处理中的许多二维卷积算子往往可以表示成为两个独立变量的函数之积,利用这一特点,可将二维卷积分解为两次一维卷积运算,使运算效率大大提高。本文讨论了这种分解方法,并同采用频域方法的计算量进行了比较。经合理安排计算步骤,又可使内存缓冲区需要量大大减少。作为例子,把这种方法应用于实现图象边缘检测的V^2G算子上。

卷积运算中分段解析表达区间的确定

通过对 Fourier光学中常见的具有有限非零区间的分段连续函数的卷积运算的讨论 ,得出了确定卷积函数转折点坐标的原则 。

多数据流并行卷积运算加速引擎研究与设计

为解决卷积神经网络中卷积运算耗时长、运算复杂的问题,分析卷积运算的数据路由方式,提出一种多数据流并行卷积运算方法,实现卷积运算加速引擎的设计。通过在FPGA上进行实验验证,该设计能正确输出卷积运算的结果,相比已有加速器设计,所需寄存器数量减少30.6%,节省了逻辑资源,缩短了数据传输带来的时延,运算速度提升了7.37%,能够有效加速卷积运算完成。

一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法

梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。

基于卷积运算法分析非等宽光栅衍射

应用惠更斯-菲涅尔衍射理论模型计算周期相等但衍射狭缝宽度不相等的光栅的衍射规律。首先应用卷积运算方法对等周期非等宽光栅衍射狭缝进行量化分析,然后结合基尔霍夫和夫琅禾费衍射理论,应用傅里叶变换法计算出这种周期相等但衍射狭缝宽度不相等的光栅经过平面光照射之后的在空间中产生的衍射光强的分布规律,最后,应用MATLAB对其光强的分布规律进行仿真,分别控制缝宽大小和周期数量得出此光栅的光强分布规律与缝宽大小和周期数之间存在的关系。

卷积运算对彩色图像质量的影响

无论是传统方法与深度学习结合进行图像降噪,还是利用深度学习对图像降噪做进一步的研究,都没有具体分析卷积运算自身在图像降噪中的作用以及卷积核权重的调整方法。基于此,首先研究了四种经典的卷积核,并在McMaster数据集上实证分析了卷积运算对“干净”彩色图像和噪声彩色图像质量的影响。结果表明不同卷积核对图像质量的影响有强弱之分,需要调整权重。同时指明调整卷积核的权重的后向传播方法。

离散信号卷积运算研究

传统的卷积运算方法主要有图解法和公式法等,但这些方法繁琐,不易编程.在传统卷积运算方法的基础上,提出了一种更简便实用的计算方法.

对信息光学中卷积运算物理意义的解释

以一个理想化的激光放大过程为例,对卷积运算的过程及物理意义进行了深入解释,有利于初次接触卷积运算的学生增进对这一运算过程的理解及学习,也有助于相关教师对这方面内容的讲授.

多项式卷积运算群与BCMP网络的数值解方法研究

现代乘积形式排队网络,我们简称为BCMP网络,是由F.Baskett等人在1970年代建立的模型。BCMP网络中可以有多种类型的服务中心,多种类型的顾客,以及多种类型的外界输入,因而具有广泛的应用领域。F.Baskett等人的贡献是对这种网络的稳态概率找到了乘积形式解,余下来的求数值解的问题就是计算它的规范化常数和各节点上的状态的边际分布,这也是1980年以来一直研究的基本问题。将BCMP网络的规范化常数和边际分布表述为特殊的"事件"的概率,为计算这些概率建立了随机向量的概率发生函数,为计算概率发生函数的卷积建立了卷积运算群,为解决数值稳定性问题讨论了群上的调节算子及其应用,从而为解决BCMP网络的数值解问题建立了优美的代数结构和完整的方法体系。

基于System Generator的卷积加速结构设计与实现

为解决卷积神经网络中卷积运算耗时长、运算复杂的问题,针对卷积运算的并行性特征,提出一种基于分块的流水线加速方法,并基于该方法在System Generator上进行了电路设计。通过在FPGA(Field-programmable Gate Array)上进行实验验证,该设计模型能正确输出卷积运算结果;在结构和输入数据相同的情况下,该设计模型在计算速度上相比于普通CPU最高可加速258倍,相比于服务器级CPU提高了近40倍,具有良好的加速效果。

一种基于微处理单元的卷积加速指令扩展方案

在人工智能(AI)的浪潮中,边缘计算技术正通过物联网(IoT)设备实现其广泛的应用潜力。然而,成本限制对于微 控制器的性能提出了更高的要求,尤其是在执行卷积运算时,它们需要更高效的硬件支持,比如指令集的扩展。针对这一挑战,本文 提出了一种基于 RISC-V 架构的高性能指令集扩展方案。该方案通过位拼接扩展技术和对权重存储的优化,以及提出一种激活值 复用方案,显著提升了卷积神经网络在推理过程中的速度。这种优化不仅减少了数据传输的需要,还提高了数据吞吐量,从而加快 了卷积层的处理速度。集成本方案后的 E203 的面积仅增加了4.0%,功耗提升了17.6%,显示出了极高的能效比和成本效益。

线性正则正余弦变换卷积及其性质

卷积是一种重要的积分变换,它在信号处理领域有着非常重要的作用。基于线性正则正余弦变换,定义了两类新的线性正则正余弦变换的卷积运算,给出了线性正则正余弦变换卷积与已有卷积之间的关系,并推导出线性正则正余弦卷积定理。研究结果是经典傅里叶正余弦卷积理论在线性正则域内的进一步拓展。