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我正在使用 R 来更新后验分布 (Beta),稍后我必须将其转换为新变量 x1 - x2(类似于卷积)。 我使用
如何通过仅指定其宽度 <code>w</code> (3,5,7,9...),而不指定其方差 <code>sigma</code> 来创建高斯核? 换句
我很难理解为什么 np.convolve 方法会返回 N+M-1 集。感谢您的帮助。 假设我有两个离散概率分布,其
我是第一次为图像分类构建 CNN 模型,我对每种类型(1D CNN、2D CNN、3D CNN)的输入形状以及如何固定数量
我一直在研究受 UNet 启发的架构 ENet,我认为我遵循了基本概念。 ENet 效率的基础是扩张卷积(除其他外
据说 conv2d 的过滤器定义在 Keras 中是随机的(<a href="https://datascience.stackexchange.com/a/16466/43571">https://datasci
在此之前,我搜索了 google 和 StackOverflow,但没有找到任何类似的问题,所以在这里我提出一个新问题。<
嗨,我需要在 simulink 中计算以下表达式: int_{t-T}^{t} exp(A*(t-Tau))<em>B</em>U(tau) dTau 其中 A 是矩
我有一个包含 <code>NA</code> 的矩阵。我的目标是使用 4 个相邻值的平均值(交叉模式)填充它们。这是“
我实际上尝试在洛伦兹函数和高斯函数之间进行卷积。我得到了卷积输出,但看起来很奇怪。有人可以
这是<a href="https://github.com/JuliaDSP/DSP.jl/issues/404" rel="nofollow noreferrer">problem</a>。我想为两个简单的信号 x[n]
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我正在尝试将音频数据切片,该数据具有两个串联表示的调幅频谱图和速率图。数据有 160 个(扁平化)
我正在从事一个项目,其中复杂数组的卷积积分需要以数字方式确定。为此,我正在使用 scipy.signal 模块
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