Дискретная свертка

Cтраница 1

Дискретная свертка во временной и частотной областях. [1]

Дискретная свертка (4.3) представляет собой сумму поэлементных произведений, поэтому при конечной длине импульсной характеристики эту операцию можно представить как скалярное произведение двух векторов. [2]

Один очень эффективный, но обескураживающий способ определения свертки. [3]

Дискретная свертка представляет собой процесс, на вход которого поступают две последовательности и результатом которого является новая последовательность. На вход свертки могут поступать две последовательности во временной области, при этом результат будет тоже последовательностью во временной области или две последовательности в частотной области, преобразуемые в последовательность в частотной области. Хотя для того, чтобы свертка имела какой-то практический смысл, обе последовательности должны принадлежать одной области, их длины не обязательно должны быть равными. Допустим, мы имеем две последовательности h ( k) длины Р и x ( k) длины Q во временной области. [4]

Класс операторов дискретной свертки, коэффициенты которых на бесконечности стремятся к периодическим ( в этот класс попадают операторы ят ( 6)), подробно исследован. [5]

Выполнив эту дискретную свертку численным методом, можно найти распределение вероятностей числа фотоотсчетов при любой заданной степени поляризации. Если одна из поляризационных компонент имеет нулевую интенсивность, то эта дискретная свертка сводится к биномиальному распределению ( с отрицательным показателем) фотоотсчетов, отвечающих одной оставшейся компоненте. Как и должно быть, если свет полностью неполяризован, свертка сводится к одному биномиальному распределению ( с отрицательным показателем), имеющему 2JK степеней свободы. [6]

Кроме того, процедуры дискретной свертки ( 10) и интерполяции ( 12) требуют обязательного выполнения многочисленных и трудоемких операций умножения. [7]

Первый процессор аппаратно реализует дискретную свертку в пространстве сигналов. В качестве такого процессора используют серийно выпускаемые процессоры массивов, оптимизированные для обработки больших массивов данных и на эффективное выполнение матричных арифметических операций типа инверсия и транспонирование матриц. Процессор массивов имеет параллельную структуру, магистральную организацию и осуществляет конвейерную обработку массивов данных. Введение в состав вычислительного комплекса томографа СП, составляющего обычно не более 30 % стоимости комплекса на базе мини - ЭВМ позволяет уменьшить время обработки информации при восстановлении высокоинформативных изображений до нескольких секунд. [8]

Рассмотрим этот подход подробнее на примере двумерной дискретной свертки, являющейся базовой операцией многих задач обработки изображений и, прежде всего, двумерной пространственной фильтрации. [9]

СП состоит из двух частей, процес сора дискретной свертки связанного через устройство сопряжения с цен-тральной ЭВМ, и процессора обрат ного проецирования, функционально совмещенного с дисплейным процессором полутонового дисплея, на котором осуществляется визуализация изображения. Процессор обратного проецирования имеет память для формирования, хранения и отображения восстанавливаемого изображения емкостью 64кХ20 разрядных слов. [10]

Структурная модель КИХ-фильтра. [11]

Как и при реализации других вычислительных алгоритмов, вычисление дискретной свертки возможно как за счет последовательного выполнения операций умножение-накопление в единственном операционном блоке, так с использованием разнообразных структур параллельного и параллельно-последовательного типа. [12]

Наличие индекса / в формуле для быстрой свертки отражает тот факт, что появление быстрого преобразования Фурье очень ускорило вычисление дискретной свертки. Метод ее вычисления основан на теореме о свертке ( входящей в теорию преобразования Фурье) и сводится к вычислению быстрого обратного преобразования Фурье произведения быстрых преобразований Фурье исходных последовательностей. [13]

В ряде случаев дискретные операторы представлений попадают в хорошо изученные классы операторов, например в алгебру, состоящую из операторов дискретной свертки, что позволяет продвинуть исследование. [14]

Страницы: 1 2