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
Lihua奏3 天前
从单核到多核:CPU为什么不能再只靠提频变快
深度学习
拾年2753 天前
大模型的"聪明"从哪来?聊聊 AI 数据集的那些事儿
人工智能·深度学习·机器学习
用户712122751263 天前
MATLAB 自动化 Excel 转 SLDD 数据字典完整方案(适配自定义 THBPackage 存储类)
matlab
hboot4 天前
AI工程师第四课 - 深度学习入门
pytorch·python·神经网络
ZhengEnCi4 天前
P2M-Matplotlib折线图完全指南-从数据可视化到趋势分析的Python绘图利器
python·matlab·数据可视化
ZhengEnCi4 天前
P2L-Matplotlib饼图完全指南-从数据可视化到图表定制的Python绘图利器
python·matlab
饼干哥哥7 天前
开源Skills|搭建亚马逊动态关键词库系统,每天抓SSS级机会词
人工智能·深度学习·数据分析
武子康9 天前
调查研究-191 SenseVoice 不只是 ASR:把语音从“转文字“升级成“理解状态“
人工智能·深度学习·openai
武子康10 天前
调查研究-189 Kronos 调研:金融 K 线基础模型,是真突破,还是量化圈的新玩具?
人工智能·深度学习·openai
xiao5kou4chang6kai416 天前
MATLAB机器学习、深度学习--从数据预处理到模型训练
深度学习·机器学习·matlab·数据预处理