线性卷积
线性卷积的相关文献在1992年到2022年内共计66篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、数学
等领域,其中期刊论文63篇、专利文献55704篇;相关期刊53种,包括现代商贸工业、实验技术与管理、科教文汇等;
线性卷积的相关文献由132位作者贡献,包括姜恩华、陈得宝、杨一军等。
线性卷积—发文量
专利文献>
论文:55704篇
占比:99.89%
总计:55767篇
线性卷积
-研究学者
- 姜恩华
- 陈得宝
- 杨一军
- 吕新华
- 徐晋
- 易华
- 朱旋
- 李昌利
- 武斌
- 毕春艳
- 沈君凤
- 申江慢
- 窦德召
- 袁广宇
- 赵庆平
- 陈东华
- H·古斯塔夫松
- I·克莱松
- S·诺尔德霍尔姆
- 万国峰
- 万国锋
- 乔志伟
- 于治楼
- 任蕾
- 伍家松
- 何维
- 余永辉
- 余涛
- 全晓莉
- 刘伟
- 刘冰茹
- 刘庆华
- 刘延松
- 刘艳辉
- 刘铁军
- 华鸣
- 原晨
- 叶国文
- 叶甜春
- 吴小平
- 吴献
- 吴瑞金
- 周南权
- 周建芳
- 周正
- 周艳玲
- 周迪斌
- 姚天任
- 姜凯
- 孙俊灵
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任蕾
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摘要:
有限长序列的循环卷积是数字信号处理课程的重要知识点。文章简要说明循环卷积的基本概念、循环卷积与线性卷积的区别,进而总结了有限长序列循环卷积的求解方法,主要包括定义法、图解法、对位相乘法、矩阵矢量相乘法、变换域方法和Matlab求解方法等。同时,结合相关实例给出有限长序列循环卷积的几类方法的计算过程,可帮助学生理解该知识点。
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姜恩华;
朱旋;
陈东华
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摘要:
详细论述线性卷积的概念及其运算步骤,在CCS软件环境下,借助C语言编写线性卷积程序。根据FIR数字滤波器中h(n)的对称性,对线性卷积程序进行优化。以FIR数字低通和高通滤波器为例,通过输入序列设计、求解FIR数字滤波器的h(n)和线性卷积运算三个步骤,实现了FIR数字滤波。在CCS软件环境下,借助C语言编写FIR数字低通和高通滤波程序,验证了线性卷积实现FIR数字滤波的效果。
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姜恩华;
朱旋;
陈东华
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摘要:
详细论述线性卷积的概念及其运算步骤,在CCS软件环境下,借助C语言编写线性卷积程序.根据FIR数字滤波器中h(n)的对称性,对线性卷积程序进行优化.以FIR数字低通和高通滤波器为例,通过输入序列设计、求解FIR数字滤波器的h(n)和线性卷积运算三个步骤,实现了FIR数字滤波.在CCS软件环境下,借助C语言编写FIR数字低通和高通滤波程序,验证了线性卷积实现FIR数字滤波的效果.
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王倩雯;
毛卫宁
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摘要:
分段滤波是"数字信号处理"课程重要的知识点和难点之一,它有两种实现方法:重叠相加法和重叠保留法.针对现有教材和课堂教学中从循环卷积与线性卷积关系出发讨论重叠相加法和重叠保留法的局限性,本文从滤波器的瞬态响应和稳态响应出发,阐述重叠相加法和重叠保留法如何保证各段滤波输出的连续性,并讨论了重叠相加法和重叠保留法各段线性卷积与圆周卷积的关系,以及各段滤波输入/输出数据的关系,以帮助学生深入理解分段滤波的本质,达到学以致用.
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景素雅;
晋良念;
刘庆华
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摘要:
现有的穿墙雷达稀疏成像方法中构建的字典矩阵占据存储空间大,而且计算复杂度高,成像时间长.为此,本文针对全变分(TV)约束的最大后验(MAP,TV-MAP)稀疏成像方法,利用超宽带窄脉冲波形的特点和冲激函数具有的抽样特性,将优化最小化(MM)框架下的交替迭代更新公式中包含字典矩阵的相关运算用线性卷积和哈希表代替,避免了字典矩阵的构造、存储与计算;同时,通过对发射序列进行变换,使所提方法可以适用于任何超宽带发射波形,而不限于对称的发射波.仿真和实验结果表明,该方法不仅减少了所需内存,降低了时间复杂度,而且有效地抑制了杂波.
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戴银云;
易华;
余涛
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摘要:
Linear convolutions can be converted to circular convolutions so that a fast transform with a convolution property can be used to implement the computation,which method is known as the FFT-based fast algorithm of linear convolution.In this paper,a novel proof of the computation of linear convolution based on Generalized Discrete Fourier Transform (GDFT) is constructed.Firstly,a relationship of linear convolution and circular convolution is thoroughly analyzed.Secondly,the computation of the linear convolution is translated to the multiplication of a special Toeplitz matrix and the signal.Lastly,this multiplication is accomplished by the inverse GDFT of the product of the GDFTs of the signal and the filter.Furthermore,a new method about the computation of complex linear convolution is constructed by using the GDFT with parameter-1,which is not considered in the previous literatures.%线性卷积可以转化为循环卷积,循环卷积可以转化为频域的乘法,从而线性卷积可以采用基于FFT(快速Fourier变换)的方法进行计算.本文给出了一种基于广义离散Fourier变换的线性卷积计算方法.本文首先分析了线性卷积和循环卷积的关系.然后,线性卷积的计算转化成一个特殊的Toeplitz矩阵与向量的乘积.然后,通过利用信号和滤波器的广义离散Fourier变换以及反变换,推导了这个乘积的快速算法.另外,本文推导方法还可以得到基于参数为-1的广义离散Fourier变换计算线性卷积的方法.
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易华
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摘要:
对于固定的尺度,小波变换是待分析信号与小波基函数的线性卷积.当小波基函数的Fourier变换有显式表达式时,利用其Fourier变换进行线性卷积称为小波变换的频域计算方法.由于线性卷积的长度大于信号的长度,因此,选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数也是一个亟需回答的问题.本文利用Fourier变换的离散化和离散Fourier变换的关系由小波变换时域算法推导了小波变换频域算法,证明了时域算法与频域算法的等价性;解释了这两种方法分别应该选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数;分析了频域算法产生边界效应的原因;给出了频域算法中参数的选取方法,以便克服边界效应.时间复杂度分析以及数值实验均表明了频域算法至少比时域算法减少了1/3的运行时间.
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- 山东捷讯通信技术有限公司
- 公开公告日期:2022-03-29
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摘要:
本发明公开了一种全光非线性卷积神经网络的图像识别方法,解决现有技术中传统的基于相位光栅的光学卷积神经网络系统与装置,无法有效的提取丰富的图像数据特征,致使分类正确率较低、难以应用于多种应用场景的技术问题。本发明的方法,构建多层光学卷积神经网络模型,包括设计光学卷积核结构、卷积核数量、光学计算方法和光学卷积特征图,进而采用Adam优化算法对多层光学卷积神经网络进行优化;然后,设计基于空间光调制器(Spatial Light Modulator,SLM)的卷积复用结构,实现深层光学卷积神经网络计算;最后,利用激光器、扩束镜、DMD、透镜、CCD、计算机硬件,设计基于空间光调制器的光学卷积神经网络装置。可广泛应用于光学和深度学习技术领域。
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