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卷积和的典型例题计算

δ(t)是单位脉冲信号,如果某个信号f(t)与δ(t+a)卷积,就是将f(t)移a个单位,变成f(t+a)。因此u(t+1)与f2(t)卷积后,得到u(t+1+5)+u(t+1-5),而u(t-1)与f2(t)卷积后,得到u(t-1+5)+u(t-1-5),将u(t+1+5)+u(t+1-5)与u(t-1+5)+u(t-1-5)相减就得到答...

是的。

简单的方法是:2个信号k=0左边的幅值个数 之和 =卷积结果的k=0左边的幅值个数; 例如本题:k=0左边个数之和=2,所以k=0对于 第三个幅值; 另外,你的计算是错误的;1,2,1,0,0可以去掉后面的2个0;10011相乘时,最后一行要向2平移2列,结果应={1,...

信号与线性系统,讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化(就是输入、输出和所经过的所谓系统,这三者之间的数学关系)。所谓线性系统的含义,就是这个所谓的系统带来的输出信号与输入信号的数学关系式之间是线性的运算关系。

卷积是一种基本运算,在泛函和广义函数中经常出现,而在概率论中两个独立和的密度就是卷积形式 在泛函分析中,卷积是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数f 与经过翻转和平移的g 的重叠部分的累积。如果将参加卷积的一个函...

我就用大白话说了额。根据δ(t)的定义是,t=0时为无穷大,t≠0时为0. 然后f(t-t₀)就是把f(t)向右移t₀个位置,所以δ(t-t₀)意思就是,t=t₀时函数为无穷大,t≠t₀时为0. 所以画出方程式左端两个冲激函数的图形,就是在...

f(t)*f(2t)中间的符号是卷积? 令f(t)的傅里叶变换为F(f),再令f(2t) = x(t),相当于对f(t)在时域上压缩一半, 则有 X(f) = 1/2*F(f/2),即在频域上扩展一倍,X(f)的带宽为2W。 由傅里叶变换的性质可以知道时域卷积,在频域就是乘积,所以频域上...

尝试结合神经科学对第一个问题简单说说自己的理解,轻黑。在CNN的设定里,FeatureMap是卷积核卷出来的,而不同的特征提取(核)会提取不同的feature,模型想要达成的目的是解一个最优化,来找到能解释现象的最佳的一组卷积核。例如某个核如果形...

任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位.

没看懂题目

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