Convolution হল একটি গাণিতিক উপায় যা দুটি সংকেতকে একত্রিত করে একটি তৃতীয় সংকেত তৈরি করে। এটি ডিজিটাল সিগন্যাল প্রক্রিয়াকরণের একক সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। … কনভল্যুশন গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি আগ্রহের তিনটি সংকেতের সাথে সম্পর্কযুক্ত: ইনপুট সিগন্যাল, আউটপুট সিগন্যাল এবং ইমপালস রেসপন্স
কেন আমরা কনভল্যুশন থিওরেম ব্যবহার করি?
পরিবর্তন উপপাদ্যটি আংশিকভাবে কার্যকর, কারণ এটি আমাদের অনেক গণনাকে সরল করার উপায় দেয়। কনভোলিউশনগুলি সরাসরি গণনা করা খুব কঠিন হতে পারে, তবে প্রায়শই ফুরিয়ার রূপান্তর এবং গুণন ব্যবহার করে গণনা করা অনেক সহজ।
একটি কনভল্যুশন কি করে?
একটি আবর্তন এর গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্রের সমস্ত পিক্সেলকে একটি একক মানতে রূপান্তর করেউদাহরণ স্বরূপ, আপনি যদি একটি চিত্রে একটি কনভল্যুশন প্রয়োগ করেন, তাহলে আপনি ছবির আকার হ্রাস করবেন এবং সেই সাথে ফিল্ডের সমস্ত তথ্যকে একক পিক্সেলে নিয়ে আসবেন। কনভোলিউশনাল লেয়ারের চূড়ান্ত আউটপুট হল একটি ভেক্টর৷
ইমেজ প্রসেসিংয়ে আমাদের কনভল্যুশন দরকার কেন?
Convolution হল একটি সাধারণ গাণিতিক অপারেশন যা অনেক সাধারণ ইমেজ প্রসেসিং অপারেটরের জন্য মৌলিক। কনভল্যুশন একই মাত্রার সংখ্যার তৃতীয় অ্যারে তৈরি করতে, সাধারণত বিভিন্ন আকারের, কিন্তু একই মাত্রার, সংখ্যার দুটি অ্যারেকে `একত্রে গুণ করার' একটি উপায় প্রদান করে
আমাদের কনভোলিউশন ইন্টিগ্রাল দরকার কেন?
কনভোলিউশন ইন্টিগ্রাল ব্যবহার করে শুধুমাত্র ইনপুট, f(t) এবং ইমপালস রেসপন্স দেওয়া যেকোনো রৈখিক সিস্টেমের আউটপুট, y(t) গণনা করা সম্ভব।, h(t)।
