开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

用fftconvolve计算两个连续函数的卷积

fftconvolve是一种基于快速傅里叶变换（FFT）的卷积计算方法，用于计算两个连续函数的卷积。它可以高效地处理大规模数据，并且在信号处理、图像处理、音频处理等领域有广泛的应用。

卷积是一种数学运算，用于描述两个函数之间的关系。在信号处理中，卷积可以用于滤波、特征提取、信号重建等任务。fftconvolve利用FFT算法的高效性质，可以加速卷积计算过程，特别是对于较长的输入序列。

优势：

高效性：fftconvolve利用FFT算法的快速计算特性，能够在较短的时间内完成卷积计算，尤其适用于处理大规模数据。
精确性：FFT算法能够准确地计算连续函数的卷积，避免了传统卷积计算中的近似误差。
广泛应用：fftconvolve在信号处理、图像处理、音频处理等领域有广泛的应用，可以用于滤波、特征提取、信号重建等任务。

应用场景：

信号处理：fftconvolve可以用于信号滤波、频谱分析、相关性计算等任务。
图像处理：fftconvolve可以用于图像模糊、边缘检测、纹理分析等任务。
音频处理：fftconvolve可以用于音频降噪、混响效果、音频特征提取等任务。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品：

云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可用于部署和运行计算密集型任务。
云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，适用于存储和管理大量数据。
云存储（COS）：提供高可靠性、低成本的对象存储服务，适用于存储和管理大规模的文件和数据。
人工智能（AI）：提供各种人工智能相关的服务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
物联网（IoT）：提供物联网平台和设备管理服务，用于连接和管理物联网设备。
区块链（Blockchain）：提供区块链服务和解决方案，用于构建可信赖的分布式应用。

腾讯云产品介绍链接地址：

云服务器（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
区块链（Blockchain）：https://cloud.tencent.com/product/baas

相关搜索:用MATLAB计算正区域上的卷积积分用向量化替换两个卷积for循环找到两个直方图的卷积如何计算与连续函数的平均密度相对应的x值？用fft实现反卷积和MATLAB中的反卷积函数有什么不同？用帧计算两个音频时长用两个函数打印和计算总数用HQL计算两个字段的差值范围如何计算卷积神经网络中的偏差梯度？使用由另一个函数计算的权重计算卷积如何计算包含转置卷积层的网络的感受野？用两个场进行计算，一个用角度中的ng-model pytorch中两个一维信号的可微卷积用python实现两个文件间原子距离的成对计算沿一个轴的两个图像的有效卷积卷积层可以学习计算输入数据的标准差吗？如何创建从单个卷积图层开始，然后将其输出提供给两个不同卷积图层的模型求两个卷积神经网络(CNN)输出之间的距离云计算用的什么语言用当天的结果计算日期

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【笔记】《计算机图形学》(9)——信号处理

这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本

01

CVPR 2019 | PointConv：在点云上高效实现卷积操作

在机器人、自动驾驶和虚拟/增强现实应用中，直接获取 3D 数据的传感器日趋普遍。由于深度信息可以消除 2D 图像中的大量分割不确定性（segmentation ambiguity），并提供重要的几何信息，因此具备直接处理 3D 数据的能力在这些应用中非常宝贵。但 3D 数据通常以点云的形式出现。点云通常由一组无排列顺序的 3D 点表示，每个点上具有或不具有附加特征（例如 RGB 信息）。由于点云的无序特性，并且其排列方式不同于 2D 图像中的常规网格状像素点，传统的 CNN 很难处理这种无序输入。

01

信号处理(一)

这儿可以看到有滤波器的出现，滤波器是为了消除走样，后面会专门介绍。对于同一个信号，用不同的采样频率采样后的结果可能是完全不一样的，如下图：

02

人工智能|卷积及其图像处理的运用

这个公式和概率论中的概率函数表达式很相似，只不过这个概率是由两个函数组成，也可以理解成是一个新的事件由两个独立事件组合而成，这样一来，卷积的意义就很明显了，它代表了一个事件（函数）在另一个事件（函数）的影响下的概率（积分变化）。

01

数字信号处理实验报告MATLAB(matlab数字信号处理pdf)

信号是数字信号处理领域中最基本、最重要的概念。而数字信号变换技术，又是对信号进行处理操作的最基本的有效途径之一。因此，数字信号变换技术，便成为数字信号处理领域中专业人员所必须要张我的一项最基本的技能。

02

Maxout Networks

我们考虑的问题是如何设计模型来利用最近引入的近似模型平均技术(dropout)。我们定义了一个简单的新模型maxout(之所以这样命名，是因为它的输出是一组输入的最大值，而且它是dropout的一个自然伙伴)，旨在促进dropout优化和提高dropout的快速近似模型平均技术的准确性。我们通过经验验证模型成功地完成了这两个任务。我们使用maxout和dropout来演示在四个基准数据集上的最新分类性能:MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN。

01

扛鼎之作！Twitter 图机器学习大牛发表160页论文：以几何学视角统一深度学习

导语：近日，帝国理工学院教授、Twitter 首席科学家 Michael Bronstein 发表了一篇长达160页的论文（或者说书籍），试图从对称性和不变性的视角从几何上统一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架构，构建深度学习的“爱尔兰根纲领”！本文是Michael Bronstein对论文的精华介绍。

03

每日一学——神经网络（下）

神经网络结构灵活地组织层将神经网络算法以神经元的形式图形化。神经网络被建模成神经元的集合，神经元之间以无环图的形式进行连接。也就是说，一些神经元的输出是另一些神经元的输入。在网络中是不允许循环的，因为这样会导致前向传播的无限循环。通常神经网络模型中神经元是分层的，而不是像生物神经元一样聚合成大小不一的团状。对于普通神经网络，最普通的层的类型是全连接层（fully-connected layer）。全连接层中的神经元与其前后两层的神经元是完全成对连接的，但是在同一个全连接层内的神经元之间没有连接。下面是两

07

Understanding Convolution in Deep Learning(二)

我们现在有一个非常好的直觉，卷积是什么，以及卷积网中发生了什么，为什么卷积网络是如此强大。但我们可以深入了解卷积运算中真正发生的事情。我们将看到计算卷积的原始解释是相当麻烦的，我们可以开发更复杂的解释，这将帮助我们更广泛地思考卷积，以便我们可以将它们应用于许多不同的数据。要实现这种更深入的理解，第一步是理解卷积定理。

02

卷积神经网络为什么能称霸计算机视觉领域？

摘要：在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。

05

【重磅】彻底让你理解卷积神经网络

在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别[1][2][3]。2012年更深层次的AlexNet网络[4]取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多问题上都取得了当前最好的性能。

04

卷积神经网络为什么能称霸计算机视觉领域？

在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。

05

番外篇: 图像梯度

还记得前面平滑图像中提到的滤波与模糊的区别吗？我们说低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化，这节我们就来看看高通滤波器。

03

全新激活函数 | 详细解读：HP-x激活函数（附论文下载）

本文提出了orthogonal-Padé激活函数，它是可以训练的激活函数，在标准深度学习数据集和模型中具有更快的学习能力，同时可以提高模型的准确率。根据实验，在六种orthogonal-Padé激活中找到了2种最佳的候选函数，作者称之为 safe Hermite-Pade(HP)激活函数，即HP-1和HP-2。

02

全新激活函数 | 详细解读：HP-x激活函数（附论文下载）

本文提出了orthogonal-Padé激活函数，它是可以训练的激活函数，在标准深度学习数据集和模型中具有更快的学习能力，同时可以提高模型的准确率。根据实验，在六种orthogonal-Padé激活中找到了2种最佳的候选函数，作者称之为 safe Hermite-Pade(HP)激活函数，即HP-1和HP-2。

02

深度 | 最优传输理论你理解了，传说中的推土机距离重新了解一下

此外，作者使用的是一种更接近于原 Wasserstein 损失的新的正则化形式，而不是像 wGAN 论文中那样使用 weight clipping。读完这篇文章后，使用深度学习框架实现这种方法会相对容易些。

02

从“几何深度学习”看深度学习江湖的统一

通过对称性和的变换，可以提炼出覆盖CNNs, GNNs, LSTMs, Transformers, DeepSets, mesh CNN等一切你所需构建的架构吗？

03

深度神经网络中的数学，对你来说会不会太难？

选自MIT 机器之心编译参与：Jane W 这是一篇讲解深度学习数学的系列文章，但并非是基础数学，还涉及到了拓扑与测度论等内容。本文为该系列文章的第一部分，机器之心会持续把后续内容全部放出。更规范

05

瞎扯数学分析——微积分（大白话版）

公理体系的例子，想说明人类抽象的另外一个方向：语言抽象（结构抽象已经在介绍伽罗华群论时介绍过）。为了让非数学专业的人能够看下去，采用了大量描述性语言，所以严谨是谈不上的，只能算瞎扯。现代数学基础有三大分支：分析，代数和几何。这篇帖子以尽量通俗的白话介绍数学分析。数学分析是现代数学的第一座高峰。最后为了说明在数学中，证明解的存在性比如何计算解本身要重要得多，用了两个理论经济学中著名的存在性定理（阿罗的一般均衡存在性定理和阿罗的公平不可能存在定理）为例子来说明数学家认识世界和理解问题的思维方式，以及存在性的重要性：阿罗的一般均衡存在性，奠定了整个微观经济学的逻辑基础--微观经济学因此成为科学而不是幻想或民科；阿罗的公平不可能存在定理，摧毁了西方经济学界上百年努力发展，并是整个应用经济学三大支柱之一的福利经济学的逻辑基础，使其一切理论成果和政策结论成为泡影。

02

深度学习之卷积

今日休假，把卷积神经网络梳理下。先从一些基本概念入手，什么是卷积？为什么叫这么个名字？搜索了一遍，网上有很多人已经表述的非常好了，这里用自己理解的语言重述下。

02

CNN结构设计技巧-兼顾速度精度与工程实现

宽度（通道数）决定了网络在某一层学到的信息量，另外因为卷积层能重组通道间的信息，这一操作能让有效信息量增大（这也是1x1卷积的作用，它能学习出重组信息，使得对于任务更友好，所以这里不能和分离卷积一起比较，传统卷积的有效卷积数更多，正比于输入通道乘以输出通道，分离卷积的有效卷积正比于输入通道数，传统卷积相当于分离卷积前升维再做分离卷积）。

02

点云处理不得劲？球卷积了解一下

点云，是一种重要的三维数据形式，对于自动驾驶、VR/AR测量领域都有着十分重要的作用。

02

PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。

01

如何利用深度学习识别千万张图片？

首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说卷积是一种混合两种信息的流程。卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。如下图所示，当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成—— RGB 三通道，其中每个元素都是 0 到 255 之

05

SIFT 尺度空间

最近也注意一些图像拼接方面的文章，很多很多，尤其是全景图拼接的，实际上类似佳能相机附加的软件，好多具备全景图拼接，多幅图像自动软件实现拼接，构成（合成）一幅全景图像（风景）。 Sift算法，我略知一二，无法仔细描述（刚也贴了2个最近的资料）。当就尺度空间（scale space),我想，其在计算机视觉（Computer Vision)/图像的多分辨率分析（尤其近年来小波的多分辨率分析）是常见的概念。人类视觉捕捉景物的时候，先粗略（rough),后细节（fine)的习惯，被研究图像视觉的采用。2点采样使用的情况，则整体图像被不断的1/2边长划分，不同的图像（矩阵）构成了不同分辨率的尺度空间（我们理解为不同层面的矩阵），尺度，Scale,这里就代表不同的空间比例。

02

这份攻略帮你「稳住」反复无常的 GAN

生成对抗网络（GAN）是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络（生成器和判别器）组成的系统。

02

二值网络--Bi-Real Net: Enhancing the Performance of 1-bit CNNs

Bi-Real Net: Enhancing the Performance of 1-bit CNNs With Improved Representational Capability and Advanced Training Algorithm ECCV2018 https://github.com/liuzechun/Bi-Real-net

02

【高等数学】【1】函数、极限、连续

一个函数要用几个式子表示，这种在自变量的不同变化范围中，对应法则用不同式子来表示的函数，通常称为分段函数

03

在理解通用近似定理之前，你可能都不会理解神经网络

机器之心报道编辑：陈萍、蛋酱通用近似定理很好地解释了为什么神经网络能工作以及为什么它们经常不起作用。此前，图灵奖得主、深度学习先驱 Yann LeCun 的一条推文引来众多网友的讨论。在该推文中，LeCun 表示：「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻，因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中，不存在插值这样的情况。在高维空间中，一切都是外推。」而 LeCun 转发的内容来自哈佛认知科学家 Steven Pinker 的一条推文，Pinker 表示：「通用近似定理很好地解释了为

02

通用卷积神经网络CCNN

来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！ 1998 年 L

01

解决CNN固有缺陷， CCNN凭借单一架构，实现多项SOTA

选自arXiv 作者：David W. Romero等机器之心编译编辑：陈萍本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上

01

解决CNN固有缺陷， CCNN凭借单一架构，实现多项SOTA

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOT

02

MIT牛人解说数学体系

导读：本文为深度学习和计算机科学大牛林达华教授在MIT攻读博士学位时梳理总结的数学体系介绍。

01

机器学习与深度学习常见面试题（下）

为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI曾整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题（上篇），获得了小伙伴们的广泛好评，并强烈要求推出下篇的面试问题集锦。千呼万唤始出来，今日特地奉上，希望帮助各位更好的理解机器学习和深度学习的算法原理和实践应用。

01

精选 | 机器学习与深度学习常见面试题

随机森林的预测输出值是多课决策树的均值，如果有n个独立同分布的随机变量xi，它们的方差都为σ2，则它们的均值的方差为：

02

旷视首席孙剑：视觉计算前沿进展

5月8日上午，旷视首席科学家、西交大人工智能学院院长孙剑博士在线做了一场“视觉计算的前沿进展”的报告，报告是由「信息技术新工科产学研联盟」主办的人工智能教育线上公开课。

02

MIT牛人梳理脉络详解宏伟现代数据体系

在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。【为什么要深入数学的世界】作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appearance和motion建立一个unified的model。这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的

高等数学——积分中值定理

之前在讲微分求导内容的时候，介绍过一系列微分中值定理的推导。既然有微分中值定理，那么自然也有积分中值定理，我们下面就来看看积分中值定理的定义。

04

《信号与系统》很难？也许你应该看看这篇文章

小枣君：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课。今天给大家推荐一篇文章，看了之后，也许就会找到打开这门课的正确方式。

03

计算机中的数学【集合论】现代数学的共同基础

现代数学有数不清的分支，但是，它们都有一个共同的基础——集合论——因为它，数学这个庞大的家族有个共同的语言。集合论中有一些最基本的概念：集合(set)，关系(relation)，函数(function)，等价 (equivalence)，是在其它数学分支的语言中几乎必然存在的。对于这些简单概念的理解，是进一步学些别的数学的基础。我相信，理工科大学生对于这些都不会陌生。

03

重磅！卷积神经网络为什么能称霸计算机视觉领域？

来源: SigAI 作者: AI学习与实践平台导言在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。思想起源在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出[1]。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别[1][2][3]。2012年更深层次的AlexNet网络[4]取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多

02

数字图像处理学习笔记（十三）——傅里叶变换

空间域抽样间隔和频域间隔之间的关系

02

马里奥 AI 实现方式探索：神经网络+增强学习（上）

导语在深圳的研发部培训中，我们组给定一个有趣的课题便是：马里奥游戏的智能通关，本文就神经网络和增强学习两个点进行整理，并将我们最后用的NEAT算法以及扩展找到的DRL算法进行了简单梳理。如果能够在游

04

深度学习的几何基础

此文章是与Joan Bruna，Taco Cohen和PetarVeličković共同撰写的，并基于MM Bronstein，J。Bruna，T。Cohen和P.Veličković的新论文 Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges (2021)，剑桥大学Petar的演讲和2021年ICLR的Michael主题演讲。

03

GAN最新研究进展与提高其性能的技术

生成对抗性网络（GAN）是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。它们本质上是由两个神经网络组成的系统：一个是生成神经网络，另一个是鉴别神经网络。

02

神经网络的第一性原理

学习的本质是什么？神经网络的本质是什么？生物智能的隐喻给了我们哪些启示？为什么层级结构（浅层和深层）适用于学习（自然学习）？这些问题不仅困扰着机器学习的很多入门者，也困扰着很多进阶者。本文尝试从以下几个方面探讨神经网络的第一性原理：

02

【AutoML】强化学习如何用于自动模型设计(NAS)与优化？

一直以来，网络结构的设计是一个非常需要经验且具有挑战性的工作，研究人员从设计功能更加强大和更加高效的模型两个方向进行研究，随着各类经典网络设计思想的完善，如今要手工设计出更优秀的模型已经很难，而以AutoML为代表的自动化机器学习技术就成为了大家关注的热点，其中用于搜索的方法包括强化学习，进化算法，贝叶斯优化等，本期我们首先介绍基于强化学习的方法。

02

【图像处理】详解最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法

06

概率论基础 - 2 - 期望

本文介绍期望。期望定义数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 ——百度百科期望描述了随机变量的平均情况，衡量了随机变量的均值。它是概率分布的泛函（函数的函数）。计算方法离散型离散随机变量X的期望： image.png 若右侧级数不收敛，则期望不存在。连续型连续随机变量X的期望： image.png 若右侧级数不收敛，则期望不存在。定理定理：对于随机变量X, 设 Y=g(X)

02

大话信号与系统 — 奇文共欣赏[通俗易懂]

前言：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课，很多人虽然学过了，但其实什么也没得到，今天给大家推荐这篇文章，看了之后，相信你会有收获。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭