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巨细雷同的卷积的中央部分'valid':盘算没有补零边缘的卷积部分
2、通过卷积盘算多项式乘法
代码及运算
u = ;
v = ;
w = conv(u,v)
w =
2 7 3 9 8 1 3、 向量卷积
代码及运算
u = ;
v = ;
w = conv(u,v)
w =
列 1 至 11
1 2 3 4 3 2 1 1 2 2 2
列 12
1 4、 卷积的中央部分
'same'代码及运算
u = [-1 2 1 3 1 -2 0 1 2];
v = ;
w = conv(u,v,'same')
w =
11 7 14 0 -5 8 7 5 -1 'full'代码及运算
u = [-1 2 1 3 1 -2 0 1 2];
v = ;
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
u = [-1 2 1 3 1 -2 0 1 2];
v = ;
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
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
A = zeros(10);
A(3:7,3:7) = ones(5);
mesh(A) 视图效果
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/70bef88a45714495a9b0b22d8ea2c39f.jpeg
1) 盘算水平边
代码及运算
u = ';
v = ;
Ch = conv2(u,v,A);
mesh(Ch) 视图效果
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/eec76719f8df492b8a823d4fdac26c00.jpeg
2)盘算垂直边
代码及运算
Cv = conv2(v,u,A);
mesh(Cv) 视图效果
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b6fff5a588874f638b39ab5efc843c24.jpeg
3） 绘制组合边长
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c1fc4124f9c94ee78e7c5cbebdf51922.jpeg
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
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
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
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
A = rand(2,3,2);
B = 0.25*ones(2,2,2);
C = convn(A,B,'valid')
C =
0.8574 0.8072
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]