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周波数乗算=離散信号(ベクトル)の時間空間での巡回畳み込みを知っています。

また、「畳み込み定理は、x(n)とh(n)がDFTの前にゼロで埋められ、それぞれの長さがNx + Nh-1になる場合にのみ、目的の線形畳み込み結果を生成します。基本的に、すべての円形がゼロになります。アーティファクト。」

そして、すべてがベクトルで機能します。しかし、私の目標は、この論文のように行列を使った巡回畳み込みです。

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2_2/sdk/website/projects/convolutionFFT2D/doc/convolutionFFT2D.pdf

最初の2つの図(図1と2)を見ると、カーネルがこれまでに見たことのない奇妙な方法で埋め込まれていることがわかります。これは何ですか?

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マトリックスをパディングして拡張し、円形のアーティファクトを取り除くことで解決 (nvidia CUDA SDK の論文を参照)

于 2012-07-10T08:36:29.707 に答える