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离散卷积最新视觉报道_离散卷积图解法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

离散卷积

MATLAB数字信号处理实验指南 𐟓š 实验一：离散时间系统及离散卷积 𐟓Š 实验二：离散傅立叶变换与快速傅立叶变换 𐟎砥ꌤ𘉯𜚉IR数字滤波器设计 𐟓ˆ 实验四：FIR数字滤波器设计 𐟓𒠥ꌤ𚔯𜚨ﭩŸ𓤿᥏𗥤„理+GUI界面综合实验 𐟎™️ 录制一段自己的语音信号 𐟔 对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图 𐟓 给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应 𐟔„ 用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱 𐟓Š 对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化 𐟎砥›ž放语音信号，并与录制语音信号比较 𐟖寸设计出一信号处理系统界面 𐟓ᠥꌥ…�šOFDM提高实验 𐟓𖠤🡥𗦺：产生二进制信号，经星座映射为4PSK或16QAM 𐟓ˆ OFDM调制：借助IFFT变换，实现OFDM调制 𐟌 信道模块：OFDM信号通过该模块到达接收端 𐟓‰ OFDM解调：借助FFT对信道输出信号进行OFDM解调 𐟌 对OFDM解调得到的信号进行星座反映射，还原二进制信号

上交电院微纳电子系夏令营笔试心得分享最近有同学问我关于上交电院微纳电子系夏令营的经历，我就简单回忆了一下暑假那段时光，想和大家分享一下。上交电院的规模和氛围 𐟏늊上交电院真的很大，几乎占据了上交的半壁江山。校园里的建筑风格也很特别，有种年代感。面试之后，我和同学在学校里逛了一圈，发现食堂挺不错的，还有动植物园，里面有大鹅和小鸭子，校园占地很大。不过当时住酒店去学校还是有点不方便。面试流程和内容 𐟓 上交电院微纳的面试主要分为笔试和面试两部分，各占100分，总分超过120分就可以被评为优秀生源。最终录取是按位次来的。第一天上午是报道和笔试，下午则是自由参观实验室。实验室是分时间段开放的，校内校外都有，人特别多，乌泱泱一片。我参观了几个实验室，感觉比较好的有白开水实验室和陈铭易老师的实验室。第二天是面试，不过有一部分人没来参加。笔试经历 𐟓– 笔试部分有三套卷子，分别是纳米材料、微机电系统和电路信号，三选一。大部分同学都选了电路信号，结果发卷的时候电路卷子严重不足。电路信号部分主要考察电路、模电、数电（上交本校用的是双语教材，数电部分的题目是英文）、信号与系统、模集等内容。知识覆盖面很广，既有基础题也有难度较大的题目。信号部分涉及Z变换、傅里叶变换、离散卷积、拉普拉斯变换解决电路问题等等。如果想取得好成绩，建议多练习题目，亲自手算。电路部分考察的比较杂，有运放分析、数电部分只要能读懂题就能得分，大题考了一个计数器涉及卡诺图等等。题型有选择、填空、简答和计算大题，整体考察比较丰富。我个人感觉做了七八十分，一个小时就交卷了，感觉很多题目都不稳，可能因为手生，都是模模糊糊分析的。总结 𐟓 总的来说，这次夏令营的经历还是很丰富的。笔试和面试都有不少收获，希望我的分享能对大家有所帮助。如果有任何问题或补充，欢迎在帖子下提问和评论哦！大家的点赞、收藏和评论是我继续更新的动力。下次可以分享下面试的经历和心得。

因果系统与稳定系统判别方法详解 1. 𐟔 因果系统的判别方法定义法：输出时间t必须大于输入时间t。冲激响应充要法：当n<0时，响应为0；当n>0时，才有响应。变换域收敛域法：连续因果收敛域大于极大点，离散因果收敛域为右序列。 𐟓‰ 稳定系统判别方法定义法：输入稳定，输出稳定。冲激响应充要法：连续绝对可积，离散绝对可和。变换域收敛域法：连续域收敛域包含虚轴，离散域收敛域包含单位圆。 𐟔„ 可逆系统两个可逆系统的时域卷积为冲激函数，频域相乘为1。掌握s域、傅里叶、z变换和逆变换公式。 𐟎蠦𛤦𓢧𓻧𛟠 滤波器类型：低通、高通、带通、带阻。连续系统：幅度和相位看0到无穷。离散系统：看0到€‚ 相位中虚轴左边要加€‚ 矢量法：用所有零点长度相加除以所有极点长度相加，相位为零点夹角和极点夹角相减。 𐟓– 无失真系统幅度为常数，相位为过原点的直线。 𐟔„ 全通系统连续系统：零极点关于虚轴对称。离散系统：零极点关于单位圆一一对称，共轭倒数关系。

误会了，说编程难学的唐尚珺课程究竟有多难？辅导员：比法学还难大家有所不知，说C语言编程难学的唐尚珺并不是信口雌黄而是事实，有人说C语言是基础并不难，这个确实是事实，但是也要看什么学校。首先，因为越是级别高的院校要求越变态，每年编程基础课挂科的不在少数，虽然同是学的编程基础C语言，但华南师范大学作为双一流211大学课程难度自然不会低而且考试难度比一般院校更大。其次，C语言讲课节奏很快，基本一个学期就要学完一本书，而且还是最基础的，如果这个没学好后面就惨了。接下来就是数据结构和编译原理，还要学习配套的离散数学、高等数学、微积分、线性代数和数字电路等等。如果C语言基础不牢固或不熟悉，再接下来要学习和面对的数据结构、指针结构组成的单双链表、栈和队列等就会感觉要崩溃了，因为掌握这些的前提是要求对C语言烂熟于心才行。更别说还有后面要学习的更高级的算法、排序算法、桶排序和二分排序，对于C没学好的人来说简直就是天书了。这还没完，还有后面的大数据集群，卷积神经和循环神经，简直不要太酸爽。这里的每个知识点每本书需要学习的难度和量度都可以抵过高中数学不下十倍，所以说学好编程这门课真的不容易，我们确实误会唐尚珺了，这种要求对于第一次高考只考372分的唐确实要求很高。对于唐尚珺说的编程难学你又怎么看呢？#c 语言大师# #你觉得编程难吗# #唐尚珺# #计算机学霸# #编程有多重要#

留学生数学与计算机科学全方位辅导指南 𐟎“𐟓š 数学辅导高数：从基础到高级微分学，包括复变函数、实分析、泛函分析。常微分方程（ODE）：解析解和数值解的技巧。偏微分方程（PDE）：数值模拟和解析方法。代数：有限域、群论、范畴论、表示论、李群和李代数。数论：素数分布、密码学、信息论。逻辑：模态逻辑、命题逻辑、一阶逻辑。博弈论：策略优化、零和游戏。概率论：随机过程、统计推断。运筹学：线性规划、整数规划。几何：从入门到微分几何，包括曲面和流形。数值计算：优化算法、插值和逼近。图论：网络模型、图算法。数学建模：从实际问题中提取数学模型。 𐟒𛰟“Š 计算机科学辅导深度学习：神经网络、卷积神经网络（CNN）。强化学习：马尔科夫决策过程（MDP）、Q-learning。数据分析：数据清洗、数据挖掘、数据可视化。数据结构：树、图、堆栈、队列。数据库：SQL查询优化、数据库设计。离散数学：图论、组合数学。计算模型：图灵机、𜔧€‚ 人工智能：自然语言处理、计算机视觉。操作系统：进程管理、内存管理。算法分析：复杂度分析、动态规划。机器学习数学：线性代数、概率论基础。动力系统与深度学习：动力系统理论、深度学习中的微分方程。面向对象程序设计中的前沿问题：设计模式、并发编程。 𐟔簟’ኧ𜖧苨ﭨ耤𘎥𗥥…𗊧𒾩€šMatlab, Maple, Mathematica, Julia等数学软件。擅长Python（数据分析）、Swift（iOS开发）、JavaScript（Vue & React）、Haskell和Rust（深度学习常用PyTorch）。

985信号与系统，满绩秘籍！大家好，今天我想和大家聊聊如何在985大学的信号与系统课程中拿到满绩。其实，这个课程虽然知识点很多，但只要掌握了基础，理解各种变换的本质，拿到高分并不难。下面我会详细分享一下我的学习方法和一些关键知识点。信号与系统的基本概念 𐟓Š 首先，我们需要明确信号与系统的基本概念。信号可以是确定的或随机的，连续的或离散的，周期性的或非周期性的。而系统则可以分为线性系统和非线性系统，时变系统和时不变系统，因果系统和非因果系统。这些基本概念是理解整个课程的基础。傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换 𐟌 整本书的核心是通过各种变换来分析信号特性。傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换是三种重要的变换方法。它们之间的联系在于，每一种变换都是从时域到频域、到s平面或z平面的转换。掌握了这些变换，就能更好地理解信号模型在不同平面下的表现。具体知识点梳理 𐟓š 信号与系统的基础知识：包括信号的确定性与随机性、连续性与离散性、周期性与非周期性等。系统的基本特性：线性与非线性、时变与时不变、因果与非因果等。冲激函数与冲激响应：卷积、近代时域法等。傅里叶级数与频谱图：奇谐与偶谐、傅里叶正反变换等。佩利-维纳准则与调制解调：AM调制与解调等。拉普拉斯变换与z变换：收敛域相关的变换、部分分式展开法、留数法等。系统框图：直接、级联、并联的系统框图画法。微分方程与系统函数：区分H(p)、H(s)、H(jw)、h(t)等。极零点与极零图：反馈系统等。离散时间系统：冲激抽样、差分方程、h(k)、卷积和等。双边z变换与反z变换：部分分式分解法、双边z变换及反z变换等。 z平面与s平面的映射关系：罗斯霍维斯准则等。 DTFT：相变量法、对角线向量法等。考试重点与细节 𐟓 考试中常见的题型包括求解零输入零状态响应、画出信号频谱图、与收敛域相关的变换等。这些类型的问题只要多做几道作业题就能熟悉了。考前重点关注作业题和往届试题卷，大学考卷题型一般改动不大。另外，还有一些细节知识点需要注意，比如脉宽与频宽成反比、全通系统与最小相位系统概念、系统稳定条件与因果系统条件等。这些细节知识虽然看似不起眼，但在考试中可能会成为加分项。用数学思维学习信号课程 𐟧最后，希望大家在学习信号与系统课程时能够用数学思维去理解和解决问题。掌握基础概念和关键知识点，多做练习题，相信大家都能在考试中取得好成绩！祝大家学习顺利，绩点高高！

一位网友讲，别嘲笑唐尚珺学不会编程啦，换作自己也不行呀，要是能精通下面这些内容的50%就算很牛了： 1.⠃语言 2.⠨œ𚥟𚧡€ 3.⠦𑇧𜖊4.⠩똧퉦•𐥭抵.⠧𚿦€礻㦕𐊶.⠦悧Ž‡论 7.⠦•𐧐†统计 8.⠥‚…立叶变换 9.⠦𓰥‹’公式 10.⠦𑂥＊11.⠥𞮧篥ˆ† 12.⠧滦•㦕𐥭抱3.⠥𞮦œ𚥎Ÿ理 14.⠧𜖨ŽŸ理 15.⠦•𐥭—电路 16.⠦•𐦍“构 17.⠧𓕦Ž’列 18.⠥䚧𛴥𚦩›†群 19.⠥𗧧痢ž经 20.⠥𞪧Ž痢ž经哎呀，真是麻了，再也不敢笑话唐尚珺说编程难了，确实不容易呀[捂脸]

重庆邮电大学801信号与系统复习心得分享今年考研，我的专业课801信号与系统取得了135+的好成绩，总分更是达到了400+。没想到自己也能考出这么高的分数，真是意外的惊喜。在这里，我想分享一下我的复习心得，希望能对大家有所帮助。专业课复习：从基础到提升 𐟓š 重邮的801信号与系统是一门性价比很高的课程。只要你认真备考，付出努力，就能取得不错的分数。虽然我今年考得不算最好状态，但平时跟着Jenny老师的课模考，成绩基本都能达到140+。不过，考研期间我饮食不太注意，喜欢吃辣，结果考试时有点状况，耽误了不少时间和思路。建议大家考研期间还是清淡饮食，别像我一样重油重辣，吃坏肚子可就得不偿失了。 Jenny老师的810重邮信号专业课非常推荐。不熟悉她的同学可以去小破站搜索@信息通信考研Jenny，她分享了很多专业课视频，非常值得一看。其他就不多说了，避免广告嫌疑。重点知识点 𐟓 求信号原函数分段函数的拉氏变换（收敛域）求信号直流分量利用冲激函数求相应积分值连续信号卷积计算反因果信号傅里叶逆变换离散序列求z变换离散序列的z逆变换周期判断和周期计算梅森公式逆系统的响应滤波器信号流图和系统的动态方程差分方程求解系统全响应零极点图稳态响应等时间安排：合理规划 ⏰ 4-8月：基础、强化、提升在这个阶段，我先从数学基础开始，然后逐步深入到专业课的基础、强化和提升。教材结合Jenny老师的课程，她的课程安排非常合理，从知识点引入到数学模型推导证明，再到物理意义的深入讲解，再到考研怎么去解题，运用整合在一起，非常高效。每次课后还有精选测评作业，及时发现不足。学一课，拿下一课考研分数。 9-10月：真题阶段完成老师强化提升课程后，我开始做真题。拿出一个本子，每道题思路、分析过程和错误的地方都详细记录，有问题直接找老师解答，非常高效。 11-考前：模考和知识点回顾参加模考，和老师评估，知识点回顾。真题做完了，可以做资料里面的名校真题精选查缺补漏。这些顶尖名校真题精选题目可以很好拓展自己复习，如果今年专业课难度提高，也有足够的能力应对。希望这些心得能对大家有所帮助，祝大家都能取得好成绩！𐟒ꀀ

搞错啦，说编程难学的唐尚珺那课程到底有多难？辅导员说：比法学还难。大家可能不了解，说C语言编程难学的唐尚珺可不是随口乱说，这是真的。有人讲C语言是基础不难，这确实没错，但也得看是啥学校。首先，级别越高的院校要求越严苛，每年编程基础课挂科的人可不少。虽说学的都是编程基础C语言，可华南师范大学作为双一流的211大学，课程难度肯定不低，而且考试难度比一般院校大多了。其次，C语言讲课速度特别快，基本上一个学期就得学完一本书，而且这还只是最基础的部分。要是这个没学好，后面就惨了。接着还有数据结构和编译原理，还得学配套的离散数学、高等数学、微积分、线性代数和数字电路等等。要是C语言的基础不扎实或者不熟悉，再往后要学和面对的像数据结构、指针结构组成的单双链表、栈和队列这些，就会感觉要疯掉，因为掌握这些的前提是得把C语言熟透了才行。更别说后面还要学的更高级的算法、排序算法、桶排序和二分排序，对C语言没学好的人来说，简直就是看不懂的天书。这还没结束呢，还有后面的大数据集群、卷积神经和循环神经，简直让人受不了。这里面的每个知识点、每本书要学的难度和量，都能比得上高中数学的十倍还不止。所以说，学好编程这门课真是太难了，我们确实误会唐尚珺了，这种要求对第一次高考只考了372分的唐尚珺来说确实太高了。对于唐尚珺说编程难学，您又是怎么看的呢？

深度学习在光学成像中的应用 ### 第一章：光学成像基础 𐟌 #### 第一节：绪论 𐟓œ 光学成像是什么？光学成像的发展历程 #### 第二节：光学成像的重要概念 𐟔 分辨率视场和景深像差 #### 第三节：成像质量评价指标 𐟓Š 全参考评价半参考评价无参考评价 #### 第四节：光学成像的发展趋势 𐟚€ 功能提升（相位、三维、穿透介质散射）性能提升（分辨率、灵敏度、通量）第二章：经典光学成像技术 𐟓𘊊#### 第一节：高动态范围成像 𐟌… 动态范围的概念合并多曝光图像生成HDR 色调映射 #### 第二节：融合技术 𐟌ˆ 可见光与红外成像机理异源图像融合图像融合质量评价 #### 第三节：像素分辨率提升 𐟔 离散采样理论成像系统分辨率限制因素图像超分辨技术第三章：深度学习基础 𐟧 #### 第一节：深度学习相关基础知识 𐟓š Python和PyTorch的关系两大主流框架TensorFlow和PyTorch介绍深度学习工具CUDA和cuDNN #### 第二节：学习深度学习的代码环境 𐟒𛊊编译器PyCharm的使用 Python环境知识使用Anaconda配置虚拟环境并在PyCharm中导入 #### 第三节：通过Anaconda搭建环境 𐟛 ️ 学习pip库的使用，下载、卸载和更新库搭建独立环境，通过Anaconda管理每个环境 #### 第四节：理论知识部分 𐟓– 监督神经网络的基本原理梯度下降算法和反向传播的思路 #### 第五节：卷积神经网络的基础讲解 𐟧 通过实例了解卷积的基础原理如何通过卷积提取图片的特征（介绍MNIST手写数字的经典案例）

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