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हम संकेतों का कनवल्शन क्यों करते हैं?

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हम संकेतों का कनवल्शन क्यों करते हैं?
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कनवल्शन दो संकेतों को मिलाकर तीसरा सिग्नल बनाने का गणितीय तरीका है। यह डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग में सबसे महत्वपूर्ण तकनीक है। … कनवल्शन महत्वपूर्ण है क्योंकि यह रुचि के तीन संकेतों से संबंधित है: इनपुट सिग्नल, आउटपुट सिग्नल, और आवेग प्रतिक्रिया

हम कनवल्शन प्रमेय का प्रयोग क्यों करते हैं?

कनवल्शन प्रमेय उपयोगी है, कुछ हद तक, क्योंकि यह हमें कई गणनाओं को सरल बनाने का एक तरीका देता है। सीधे गणना करना बहुत मुश्किल हो सकता है, लेकिन फूरियर रूपांतरण और गुणन का उपयोग करके गणना करना अक्सर बहुत आसान होता है।

एक कनवल्शन क्या करता है?

एक कनवल्शन अपने ग्रहणशील क्षेत्र के सभी पिक्सेल को एक मान में बदल देता हैउदाहरण के लिए, यदि आप किसी छवि के लिए एक कनवल्शन लागू करेंगे, तो आप छवि का आकार कम कर रहे होंगे और साथ ही क्षेत्र की सभी जानकारी को एक साथ एक पिक्सेल में लाएंगे। कनवल्शनल लेयर का अंतिम आउटपुट एक वेक्टर होता है।

हमें इमेज प्रोसेसिंग में कनवल्शन की आवश्यकता क्यों है?

कनवल्शन एक सरल गणितीय ऑपरेशन है जो कई सामान्य इमेज प्रोसेसिंग ऑपरेटरों के लिए मौलिक है। कनवल्शन संख्याओं के दो सरणियों को 'एक साथ गुणा' करने का एक तरीका प्रदान करता है, आम तौर पर अलग-अलग आकार के, लेकिन एक ही आयाम के, एक ही आयाम की संख्याओं की तीसरी सरणी उत्पन्न करने के लिए

हमें कनवल्शन इंटीग्रल की आवश्यकता क्यों है?

कनवल्शन इंटीग्रल का उपयोग करना किसी भी रैखिक प्रणाली के आउटपुट, y(t) की गणना करना संभव है, केवल इनपुट, f(t), और आवेग प्रतिक्रिया को देखते हुए, एच (टी)।

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