CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。

matlab代码影响BD-RPCA 该MATLAB软件包是脚本的集合，允许在论文[1]中生成图形（图1和图2a-2e）。 本文探讨了从超声图像的超快速序列中进行高分辨率多普勒血流估计的问题。 将杂波和血液成分的分离公式化为一个反问题已在文献中显示，它是基于时空奇异值分解（SVD）的杂波滤波的良好替代方法。 特别地，最近已经在这样的问题中嵌入了去卷积步骤，以减轻成像系统的实验测量的点扩展函数（PSF）的影响。 在这种情况下显示去卷积可以提高血流重建的准确性。 但是，测量PSF要求非平凡的实验设置。 为了克服这个限制，我们在这里提出一种盲反卷积方法，该方法能够从多普勒数据中估计血液成分和PSF。 与基于实验测量的PSF的先前方法和其他两种最新方法相比，对模拟和体内数据进行的数值实验从定性和定量方面证明了该方法的有效性。 指示 将包下载为.zip文件（单击上方的绿色代码），然后将其解压缩。 请注意，解压缩的文件夹的名称应为BD-RPCA 。 将MATLAB的当前文件夹设置为此解压缩的文件夹，即BD-RPCA 。 从以下链接下载所有模拟数据：然后将它们放入“数据”文件夹中 运行[1]中与每个图

基于卷积和循环神经网络模型融合的股票开盘价预测研究.docx

ImageFiltering 实现了模糊、锐化、梯度计算和其他线性滤波操作，以及像 min/max 这样的非线性滤波器。 具有重叠功能的软件包也提供了一些额外的东西： 数字信号处理器 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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编写程序，输入两个正弦序列（点数为128、256、512），分别用一般卷积和快速卷积进行计算，列表比较二者的用时。要求输入两个正弦序列——x(n)1024点，h(n)128点，求长输入序列的卷积（响应）。 通过对比二者的差别，了解应用FFT算法的好处，它不仅仅减少了计算时间，也节约了计算资源的开支，大大改善了DFT的运算效率。

此函数绘制高斯脉冲响应、单位脉冲和使用 MATLAB 的“过滤器”对两者进行 % 卷积/反卷积。 具体来说% 它使用 'filter' 而不是 'deconv' 来进行反卷积，从而％返回原始的高斯向量以及单位响应向量。 % 向量长度在所有情况下都保持在 16，输入的长度％数据向量。 % % 通过为文件名指定一个字符串，您可以保存您的% 绘图到 jpeg 文件。 您可以编辑变量“ g”，“ h”和“ t” % 以行向量格式提供您的数据或编辑给定的% 'inputData.mat' 文件以满足您的需要。 % ％ 前任： % >> [abc] = plotImpulses('afigure')

手势识别的目的是识别人体有意义的动作，在智能人机交互中至关重要。本文提出了一种基于三维卷积和卷积长短时记忆(LSTM)网络的多模态手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短期时空特征，然后在提取的短期时空特征的基础上，通过卷积LSTM网络学习长期时空特征。此外，我们评估了多模态数据之间的微调，我们发现，当没有预先训练的模型存在时，它可以被视为一种可选的技能，以防止过拟合。在ChaLearn LAP大规模孤立手势数据集(IsoGD)和Sheffield Kinect手势数据集(SKIG)上对该方法进行了验证。结果表明，该方法在IsoGD验证集上的识别准确率为51.02%，在SKIG验证集上的识别准确率为98.89%。 3d卷积，卷积LSTM，手势识别，多模态

Matlab卷积和源代码 利用matlab编写卷积和

线性卷积和循环卷积；模拟采样定理的实现；切比雪夫I型低通滤波器设计； 凯塞窗设计数字高通滤波器