31、matlab卷积运算:卷积运算、二维卷积、N维卷积

1、conv 卷积和多项式乘法

语法

语法1:w = conv(u,v) 返回向量 u 和 v 的卷积。

语法2:w = conv(u,v,shape) 返回如 shape 指定的卷积的分段。

参数

u,v --- 输入向量 shape --- 卷积的分段 'full' (默认) | 'same' | 'valid'

'full':全卷积 'same':与u大小相同的卷积的中心部分'valid':计算没有补零边缘的卷积部分

2、通过卷积计算多项式乘法

代码及运算

Matlab 复制代码
u = [1 0 1 1];
v = [2 7 1];
w = conv(u,v)

w =

     2     7     3     9     8     1

3、 向量卷积

代码及运算

Matlab 复制代码
u = [1 1 1 1];
v = [1 1 1 1 0 0 0 1 1];
w = conv(u,v)

w =

  列 1 至 11

     1     2     3     4     3     2     1     1     2     2     2

  列 12

     1

4、 卷积的中心部分

'same'代码及运算

Matlab 复制代码
u = [-1 2 1 3 1 -2 0 1 2];
v = [2 4 -1 1 1];
w = conv(u,v,'same')

w =

    11     7    14     0    -5     8     7     5    -1

'full'代码及运算

Matlab 复制代码
u = [-1 2 1 3 1 -2 0 1 2];
v = [2 4 -1 1 1];
w = conv(u,v,'full')

w =

  列 1 至 11

    -2     0    11     7    14     0    -5     8     7     5    -1

  列 12 至 13

     3     2

'valid'代码及运算

Matlab 复制代码
u = [-1 2 1 3 1 -2 0 1 2];
v = [2 4 -1 1 1];
w = conv(u,v,'valid')

w =

    14     0    -5     8     7

5、 conv2 二维卷积

语法

语法1:C = conv2(A,B) 返回矩阵 A 和 B 的二维卷积。

语法2:C = conv2(u,v,A) 首先求 A 的各列与向量 u 的卷积,然后求每行结果与向量 v 的卷积。

语法3:C = conv2(___,shape) 根据 shape 返回卷积的子区。

1)二维卷积

代码及运算

Matlab 复制代码
A = rand(3);
B = rand(4);
Cfull = conv2(A,B)%6*6
Csame = conv2(A,B,'same')%中心部位

Cfull =

    0.0781    0.8435    1.6181    1.6544    1.5357    0.7213
    0.2367    1.2223    2.9144    3.6484    2.8119    1.0920
    0.5183    1.4313    3.4028    4.2039    3.0881    1.3723
    0.2844    2.0170    2.9532    3.0694    2.6967    0.9839
    0.4857    1.3186    1.8013    1.5967    1.3232    0.4820
    0.5008    0.1639    0.8645    0.2304    0.3948    0.0831


Csame =

    3.4028    4.2039    3.0881
    2.9532    3.0694    2.6967
    1.8013    1.5967    1.3232

2)例子:提取二维台座边

代码及运算

Matlab 复制代码
A = zeros(10);
A(3:7,3:7) = ones(5);
mesh(A)

视图效果

1) 计算水平边

代码及运算

Matlab 复制代码
u = [1 0 -1]';
v = [1 2 1];
Ch = conv2(u,v,A);
mesh(Ch)

视图效果

2)计算垂直边

代码及运算

Matlab 复制代码
Cv = conv2(v,u,A);
mesh(Cv)

视图效果

3) 绘制组合边长

6、convn N 维卷积

语法

语法1:C = convn(A,B) 返回数组 A 和 B 的 N 维卷积。

语法2:C = convn(A,B,shape) 根据 shape 返回卷积的子区。

1)三维卷积

代码及运算

Matlab 复制代码
A = rand(2,3,2);
B = 0.25*ones(2,2,2);
C = convn(A,B)

C(:,:,1) =

    0.1765    0.2457    0.0935    0.0243
    0.1845    0.2652    0.3109    0.2301
    0.0080    0.0195    0.2174    0.2059


C(:,:,2) =

    0.3502    0.6570    0.4408    0.1340
    0.4375    0.7644    0.7622    0.4352
    0.0872    0.1074    0.3214    0.3013


C(:,:,3) =

    0.1737    0.4113    0.3472    0.1097
    0.2530    0.4991    0.4512    0.2051
    0.0793    0.0879    0.1040    0.0954

代码及运算

Matlab 复制代码
A = rand(2,3,2);
B = 0.25*ones(2,2,2);
C = convn(A,B,'same')

C(:,:,1) =

    1.1643    0.8855    0.4774
    0.6798    0.4946    0.2022


C(:,:,2) =

    0.6049    0.4434    0.2044
    0.3586    0.2106    0.0407

代码及运算

Matlab 复制代码
 A = rand(2,3,2);
B = 0.25*ones(2,2,2);
C = convn(A,B,'full')

C(:,:,1) =

    0.0297    0.2697    0.3863    0.1463
    0.1543    0.4794    0.5273    0.2023
    0.1246    0.2097    0.1410    0.0560


C(:,:,2) =

    0.2176    0.5840    0.7355    0.3690
    0.4059    1.0322    1.2911    0.6648
    0.1884    0.4482    0.5556    0.2958


C(:,:,3) =

    0.1878    0.3143    0.3492    0.2227
    0.2516    0.5528    0.7638    0.4625
    0.0638    0.2385    0.4146    0.2398

代码及运算

Matlab 复制代码
A = rand(2,3,2);
B = 0.25*ones(2,2,2);
C = convn(A,B,'valid')

C =

    0.8574    0.8072
相关推荐
weixin_446260856 小时前
[特殊字符] 视觉Transformer (ViT) 原理及性能突破:从CNN到大规模自注意力机制的迁移
深度学习·cnn·transformer
小a彤6 小时前
GE 在 CANN 五层架构中的位置
人工智能·深度学习·transformer
碧海银沙音频科技研究院7 小时前
通话AEC与语音识别AEC的软硬回采链路
深度学习·算法·语音识别
放下华子我只抽RuiKe57 小时前
React 从入门到生产(四):自定义 Hook
前端·javascript·人工智能·深度学习·react.js·自然语言处理·前端框架
涛声依旧-底层原理研究所7 小时前
残差连接与层归一化通俗易懂的详解
人工智能·python·神经网络·transformer
AI算法沐枫9 小时前
深度学习python代码处理科研测序数据
数据结构·人工智能·python·深度学习·决策树·机器学习·线性回归
初心未改HD9 小时前
深度学习之Attention注意力机制详解
人工智能·深度学习
code_pgf10 小时前
模态生成器:原理详解与推荐开源项目
人工智能·深度学习·开源
文歌子10 小时前
DeepEarth 深度解析:AI 如何理解地球的时空规律
深度学习