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
YOLO数据集集合4 小时前
无人机航拍街道巡检数据集 | 空中视角车辆检测、交通流量统计、违停识别、智能交通YOLO数据集10399期
深度学习·yolo·目标检测·无人机
放下华子我只抽RuiKe54 小时前
FastAPI 全栈后端(四):认证与授权
开发语言·前端·javascript·python·深度学习·react.js·fastapi
Code-keys5 小时前
ARM NEON SIMD 编程实战:从音频信号处理到AI算子研发实战
arm开发·音视频·信号处理
菜鸟‍5 小时前
【论文学习】Segment Anything 分割一切
深度学习·学习·计算机视觉
装不满的克莱因瓶5 小时前
自然语言处理发展历史——从规则系统到大语言模型的演进之路
网络·人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理
weixin_408266347 小时前
H20训练CPGNET环境搭建
深度学习
装不满的克莱因瓶7 小时前
RLHF中的PPO算法——大语言模型对齐优化的核心引擎
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·语言模型·自然语言处理
AndrewHZ8 小时前
【LLM技术全景】开源大模型生态:如何选择适合你的基座模型?
人工智能·深度学习·语言模型·开源·llm·transformer·基座模型
硅谷秋水9 小时前
NVIDIA OmniDreams:用于闭环自动驾驶仿真、支持实时生成的世界模型
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·自动驾驶
txg66610 小时前
MirrorFuzz:利用共享漏洞与大模型的深度学习框架 API 模糊测试
人工智能·深度学习·安全·网络安全