MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same
MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same
python全代码如下 import re import csv import matplotlib.pyplot as plt x=[] y=[] m=eval(input()) #输入折线条数 for i in range(m): y.append([]) fo = open("E:\\shu\\2.txt", "r", encoding='UTF-8') plt.ylim(0, 20) # 设定y轴范围 for line in fo.readlines():