反卷积和信号复原是信号处理技术中具有理论挑战性的分支。本身内容大致分为三个部分：理论基础，一维信号反卷积和图像复原。

D 3 PO D3PO项目主页： : //www.mpa-garching.mpg.de/ift/d3po/ 概括 描述 该D3PO算法地址d enoising，d econvolving和d ecomposing P豪腾Øbservations的推理问题。 它的主要目标是在给定单个光子计数图像的情况下同时但单独重建漫射和点状光子通量，其中通量叠加。 为了区分这些形态上不同的信号分量，基于分层贝叶斯参数模型以的语言推导出概率算法。 信号推断利用关于漫射分量的空间相关结构和空间不相关的点状源的亮度分布的先验信息。 由于解的推导不依赖于底层位置空间，D3PO 算法的实现使用包来确保适用于各种空间网格和任何分辨率。 本摘要的部分内容摘自但未将其明确标记为引用。 安装 要求 (v2.7.x) 和 matplotlib 多处理（标准库） NIFTY (v1.0.6) - 数值信息场

直接卷积和用fft计算卷积的时间比较，其中一个文件为fft的调用函数，另一个文件中主函数中通过创建矩阵后分别进行直接卷积和用fft计算卷积得出相同的结果并且比较了时间。

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今天小编就为大家分享一篇PyTorch 普通卷积和空洞卷积实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一段对图像进行卷积的程序代码自定义卷积和，可自定义区域处理方法进行卷积操作，自定义卷积和。

C++实现卷积和逆卷积的快速算法

使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类，准确率达到 97.91%、 98.74%

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邹谋炎著的反卷积和信号复原，是国内这个领域不多或者说是屈指可数的专业书籍。原来邹老师还在中科院任教，但是现在年岁已高，中科院这门课也就后继无人，直接取消了。对于我们来说，不能不说是一种遗憾。 《反卷积和信号复原》内容大致分为三个部分：理论基础，一维信号反卷积和图像复原。其中包括：导论；数学基础；Fredholm第一类积分方程的解、规整化和计算模型；一维信号反卷积和复原；有限支持域上的图像盲目反卷积；图像反降晰；相位恢复等。 反问题本来就很困难，是一个非常有挑战性的领域，需要的数学功底也很深厚。这本书早已绝版，所以这里分享给大家。希望对大家有用。