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卷积运算例子

对一个5*5的图像和一个3*3的图像做卷积运算,具体过程如下: * * 函数名称: * TemplateMatchDIB() * * 参数: * LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针 * LPSTR lpDIBBitsBK - 指向背景DIB图像指针 * LONG lWidth - 源图像宽度(象素数) * LONG lH...

在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积。 (1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列。输出结果长度数等于x的长度。 实现差...

A=[100,100,100 100,100,100 100,100,100] B=[1/9,1/9,1/9 1/9,1/9,1/9 1/9,1/9,1/9] c=conv2(A,B)

你问题和你给的例子一样啊,你算的时候要按高次到低次的顺序写,或者你可以补充一下问题

卷积定理指出,函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即,一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积,例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。 F(g(x)*f(x)) = F(g(x))F(f(x)) 其中F表示的是傅里叶变换。 这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普...

卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积,广泛应用于图像滤波。castlman的书对卷积讲得很详细。 高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积。高斯算子可以直接从离散高斯函数得到: for(i=0; i

FFT是快速傅里叶变换,FIR滤波器是有限脉冲响应滤波器。两者在概念上是完全不同的。但是FIR滤波器的输出可以通过线性卷积求的,而线性卷积在数学上可以利用FFT来快速完成,所以可以利用FFT来实现FIR滤波器。

http://baike.baidu.com/view/523298.htm 设: f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,作积分(如右图): 可以证明,关于几乎所有的实数x,上述积分是存在的。这样,随着 x 的不同取值,这个积分就定义了一个新函数h(x),称为函数f 与g 的卷积,记为h(...

你想想啊时域卷积就相当于频域相乘,所以可以变换到频域去做然后再变换回时域

半周波可用于快速计算有效值,不适宜用于FFT。因为FFT针对的是周期信号,假设使用半个周期数据进行FFT运算,那么,算法默认对其按照半周期波形进行周期延拓,得到的将是以两倍频率为基波,且富含谐波的结果。

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