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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。

人工智能与艺术的碰撞：深度解析 𐟓œ 论文标题：《人工智能艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗？》 𐟌Ÿ 一、艺术的创新本质艺术创作的核心：创新，超越既有经验和分类。 𐟌Ÿ 二、深度学习的原理人类智能的泛化：将人类智能转化为信息处理系统，模仿人工智能。经典人工智能算法：归纳建模，需要输入规律，被称为“白箱”。深度学习卷积神经网络：通过大量数据样本训练，拟合离散样本间的外在联系，被称为“黑箱”。——预设：新样本可被旧样本归类，时间上新但本质上重复。 𐟌Ÿ 三、AI与艺术的本质差异人工智能：利用深度学习处理海量历史样本，建立预测模型，处理新样本。艺术：新样本不能被深度学习完全拟合，才算艺术创作。借鉴但不重复经验。 “随机性”虽弱化否定性，但不符合艺术意向性，AI无意向能力。 𐟌Ÿ 四、形而上学与心灵哲学人工智能：基于训练样本。人类智能：意识/不依赖于前因而行动的动因体，突破有限性向无限性开放。心灵哲学：计算主义和功能主义。 𐟌Ÿ 五、AI在艺术领域的应用 𐟌Ÿ 六、结论深度学习本质是经验回溯，艺术本质是创新。前者源于有限样本，后者源于自由意志。涉及深层次心灵哲学（意识是什么）。艺术概念和深度学习原理决定二者不相容。AI和人类艺术作品形而上学来源不同。否定这一点需诉诸计算主义，解构艺术常识。但AI有辅助价值，助艺术家聚焦创造和内在价值。

普林斯顿数学三书，豆瓣高分！这次推荐的是一套在豆瓣上获得高分评价的普林斯顿数学学习丛书，共三本。 𐟓š 书名：《普林斯顿微积分读本》英文书名：《The Calculus Lifesaver》作者：Adrian Banner 阅读难度：3/5 Adrian Banner是新南威尔士大学数学学士，普林斯顿大学数学博士，也是普林斯顿大学数学系的兼职教师。这本书涵盖了微积分的基础知识，包括极限、连续性、微分、导数的应用、积分、反常积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数以及微分方程等。 𐟓š 书名：《普林斯顿概率论读本》英文书名：《The Probability Lifesaver》作者：Steven J. Miller 阅读难度：3/5 Steven J. Miller是耶鲁大学数学与物理学学士，普林斯顿大学数学硕士及博士，现任威廉姆斯学院数学教授、Erdos研究所教职研究员，还是美国数学协会和Phi Beta Kappa荣誉学会成员。这本书是《普林斯顿微积分读本》的续作，以轻松通俗的方式传授数学知识与思想。内容涉及条件概率、独立性和贝叶斯定理、容斥原理、离散型随机变量、连续性随机变量、期望与方差、卷积和变量替换、微分恒等式、离散分布、均匀分布、指数分布、正态分布、卡方分布、福利也分析与中心极限定理等。 𐟓š 书名：《普林斯顿数学分析读本》英文书名：《The Real Analysis Lifesaver》作者：Raffi Grinberg 阅读难度：3/5 Raffi Grinberg是OpenMind公司的联席董事、教育工作者和产品经理，也是Boston College的兼职教员。从普林斯顿大学毕业后，曾在贝恩公司担任管理顾问。这本书是三本里最薄的一本，涉及内容包括实数、拓补学和序列等。

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

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