用窗口卷积实现反卷积的算法研究

本文提出了一种用窗口卷积实现反卷积的新算法,这种算法解决了用圆周卷积计算反卷积时出现的病态问题.对用圆周卷积、线性卷积和窗口卷积实现反卷积三种方法进行误差、计算量与存储空间的分析和对比.结果表明,用窗口卷积实现反卷积运算的误差、计算量和存储空间都是最小的.     

对ISAR一维距离像的卷积干扰研究

首先给出了ISAR雷达的匀速直线运动目标的成像模型,分析了成像原理,根据发射的LFM信号的特点,提出了针对距离维的卷积干扰,理论分析了卷积干扰机理,证明卷积干扰对ISAR雷达具有显著的干扰效果。根据视频信号的不同,干扰机能产生假目标欺骗干扰和噪声覆盖干扰两种效果。仿真实验表明理论分析的正确性和实际应用的可行性。     

卷积神经网络轻量化技术研究

近些年,卷积神经网络的发展日趋成熟,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域的性能超过了传统的机器学习算法.然而随着网络性能的提升,部署和运行神经网络对于硬件设备要求越来越高.为了将卷积神经网络部署到算力较低的设备,必须在参数量和准确率之间寻求一个平衡.本文首先介绍三种常规的卷积方式,然后从参数量和计算量的角度加以...     

一种有效的阈值反卷积算法

本文研究时域反卷积算法的实现问题．利用阈值方法，提出了一种时域迭代反卷积算法．该算法与向量卷积的运算量一致，回避了传统的时域反卷积算法出现的病态问题．同V．Cittest算法、Gold算法等算法相比，该算法运算量小，占有的计算机内存较少．而且，它使得任意两个向量的反卷积可以实现．     

卷积在印鉴图像处理中的应用

介绍了卷积的一般算法，针对印鉴图像处理中的各种实际问题，提出应用卷积分别进行处理，从而简化印鉴图像处理中的复杂数据。     

信号卷积的计算方法总结

卷积是信号与系统中的一个重要概念,是线性时不变系统时域分析的重要工具。线性时不变系统的零状态响应可通过系统激励与冲激响应或脉冲响应的卷积或卷积和计算得到。针对连续和离散时间信号,总结了已有的各类卷积及卷积和的计算方法,对各类方法的基本思路和应用条件进行了梳理。     

一种新的尖峰信号盲反卷积方法

介绍一种新的盲反卷积方法，以解决尖峰信号的盲卷积问题，该方法不需知道信号和噪声的先验知识。基于尖峰信号高斯混合模型，给出一个自适应反应卷积滤波器和一个自适应零记非线性估计器。     

基于CNN分类器和卷积的目标检测

随着机器视觉领域的研究进展和多媒体技术的迅猛发展,目标检测成了机器视觉研究方向的一个热门领域。在一张图片中,如何寻找某类特定的目标是一个十分值得研究的课题,并且具有优秀性能的算法可以用在十分广阔的领域中,比如视频中的行人、车辆检测等。文中提出了一个基于卷积神经网络的深度学习分类器和卷积的方法,该方法性能优良,漏报率较低,可以快速检测出图片中的某类目标。并且通过以行人检测为例的实验证明,甚至与传统的检测相比鲁棒性更好,速度更快,可以更好地确定标的位置。     

时域分段反卷积算法

卷积和反卷积运算是信号处理中的两种重要手段，它们在频域分析中有完美的对应关系，而在时域中尚不完善．本文根据离散信号分段卷积的重叠相加法，提出了反卷积的分段算法，这为反卷积的实时处理提供了理论依据，且能用较简单设备实现这种运算。     

卷积神经网络的卷积实现及其性能分析

本文针对广泛应用于图像分类和语音识别等各个领域的卷积神经网络方法,探索不同实现方式下卷积神经网络核心模块的性能差异,并总结出一定的使用规律和策略。随着问题规模和样本的增加,网络结构也日趋复杂,利用各类方法提升卷积神经网络的计算性能尤为重要。实验结果表明在一般情况下采用im2col方法实现卷积运算具有更高的性能,并进一步讨论了数据并行和模型并行的优化。     

对线性调频雷达的卷积干扰技术

根据线性调频雷达信号处理的特点,该本文提出一种新的应答式干扰技术卷积干扰,即干扰机接收到雷达照射信号后,用某视频信号与接收信号卷积后转发。阐述了卷积干扰的机理,分析了干扰信号的时频特性,讨论了干扰功率及干信比方面的优势。理论分析证明,卷积干扰对线性调频雷达具有显著的干扰效果。根据视频信号的不同,干扰机能产生假目标欺骗干扰和噪声覆盖干扰两种效果,且需要较小的干扰功率。仿真实验表明理论分析的正确性和实际应用的可行性。     

合成孔径雷达卷积干扰技术的研究

合成孔径雷达通过二维脉冲压缩处理获得了距离-方位二维处理增益,有很强的抗干扰能力.介绍了一种新的相干干扰技术——卷积干扰,利用雷达发射信号与干扰信号函数卷积形成干扰信号,降低对干扰功率的要求.理论分析证明,卷积干扰对SAR具有显著的干扰效果,根据干扰函数的不同,可以产生欺骗干扰和噪声压制干扰两种效果.最后通过仿真实验证实了理论分析的正确性.     

线性卷积与循环卷积的教学研究

本文针对“数字信号处理”课程中线性卷积与循环卷积存在的教学难题,从两种卷积的物理概念人手,讨论了其运算规则和等价条件,提出了一种利用线性卷积快速计算循环卷积的简便方法,最后通过Matlab仿真对该计算方法进行了验证.     

一种新型声表面波—二极管卷积器

本文提出了一种新型结构的声表面波──二极管卷积器，利用二极管在反向偏置时结电容的非线性，通过声表面波延迟线抽头与二极管直接耦合而获得信号的卷积输出。这种新结构可以更有效地抑制抽头间的相互影响以及输入信号自身的谐波输出，并可以提高器件的工作带宽。该卷积器可在中频对信号进行实时处理，具有结构简单、效率高的特点，文中讨论了这种器件的工作原理，并给出了一个２８抽头卷积器的实验结果。     

离散和连续系统的卷积定义式理解

卷积是“信号与系统”课程重要的知识点,其计算公式简单,但学生对其具体含义的理解比较困难。从生活案例出发对卷积定义式的教学内容进行了研究,其中以学生津贴模型描述卷积和的计算过程;以落叶腐败模型为例分析卷积积分的定义式。可以采用这种案例式教学的方式,加深学生对卷积具体含义的理解和掌握,有助于提升这部分知识点的教学效果。     

一种2-D循环卷积数据的构造方法

考虑到循环卷积在二维（2-D）信号处理中的重要作用,研究了2-D循环卷积数据的构造问题。基于信号处理中2-D卷积理论,首先着重分析了循环卷积数据和线性卷积数据、以及非完全线性卷积数据的特殊关系。基于该关系,给出了一种利用2-D非完全线性卷积数据构造2-D循环卷积数据的有效方法,该方法通过将非完全线性卷积分成相应子块,继而进行合并,实现了循环卷积数据的构造。实验仿真结果显示了提出方法的有效性。     

“数字信号处理”中重叠保留法的证明

重叠保留法是计算一个短序列与一个无限长序列线性卷积的有效方法。就我们所知，多数《数字信号处理》教材详细叙述了重叠保留法的步骤，有些教材还从线性卷积与循环卷积的关系出发给出了重叠保留法的原理，笔者认为这种解释不够清楚、也不够严谨。本文给出了一个较为严谨而准确的证明。     

分段卷积的两种新方法

本文提出了将待卷积两序列均进行分段的两种分段卷积新方法,使运算等待(运算辅助)时间和运算周期减小为原值的几分之一,从而大大减小(输出)延迟尽快开始输出过滤点,也使整个处理时间大大缩短;能大大节省存储空间。上述时间和空间利用上的高效率,对于长冲激响应(高阶)滤波器过滤长信号尤显突出。此外,不再有原重叠保留法的方法性截尾误差。