基于NumPy的FFT快速卷积算法 摘要 ​ 卷积在当前的图像处理领域中被广泛应用，是许多计算机视觉和图像处理任务的基础操作之一。然而，传统的时域卷积在处理大尺寸核（​）时可能效率较低。为了优化计算速度，傅里叶变换被引入到卷积中，通过将卷积操作转换到频域进行计算。本文旨在讨论卷积在图像处理中的重要性，并比较不同实现方式的性能，包括OpenCV和SciPy自带的卷积函数。最重要的是，本文编写了...

基于多尺度融合和颜色轮廓检测的路障识别算法 摘要 ​ 随着自动驾驶的兴起，实时的道路视觉信息处理变得尤为重要。针对道路路障识别这一任务，已经有了很多相关工作。例如使用YOLOv5模型，补齐了YOLO在小目标识别上的劣势。还有最近几年提出ViT架构，将transformer应用到识别任务上取得了很好的性能提升。但是，基于深度学习的方法难以部署到小型设备上，计算成本很高。因此本文提出一种基于多尺...

电赛入门-开发环境配置 今年的首次培训平台改成了TI公司新推出的MSPM0系列了，并且今年改用keil作为开发环境。相比于往年使用的ccs，keil的高级功能更少，但是取而代之是它的通用性和移植性。按理论来说keil生成的程序性能更好，但是因为比赛不计成本的性质，之前用keil会用的比较少，之后用不用要看具体方向，但是学了keil，以后再上手谁家的MCU都不是问题。 keil安装 首先是ke...

考完了，出分之后再做答案解析。 回忆版本站链接： 信息论2023-2024_PDF00.pdf (xilluillblog.cn)

没想到被催更了，本来都打算不更第八章了，都是应用的东西，但是既然有朋友想看，我就速度更新。 第八章-无失真信源编码 嘿嘿，终于到最后一章了，这章要与第五章结合食用，如果有通信原理的基础，那这章不要太简单。好吧它其实不简单，只是我们学校比较仁慈。 香农第一定理告诉我们，对于一个的信源，我们总能找到一种编码方式实现无冗余编码（最低冗余编码）。那这种编码是什么呢，香农不知道，但是来自MIT的本科生...

新年杂谈 删了又写，写了又删，千言万语难说出口，总之祝朋友们新年快乐，万事顺利，继续努力。

昨晚跨年去了，断了日更，今天补上。 去年乏善可陈，悟已往之不谏，知来者之可追。过去的就过去了，不要影响生活和未来了。 也祝大家新年快乐。 第七章-保真度准则下的信源编码 这张难度挺高的，主要是不好理解。各种最小的最大值，最大的最小值，概念非常复杂，我也只好总结一下了。 我决定不按书上来写，我们先对比一下信道容量和今天要学的信息率失真函数这两个的单位都是描述的都是信息传递速率，前者是互信息上限...

今天回学校做新一届的电赛宣讲了，所以更新的比较晚。未来也会想办法把电赛做过的东西放上来吧。 信息论复习-有噪信道编码定理 第六章有噪信道编码定理就是和第五章相呼应的，第五章叫做香农第一定理，那第六章这个自然就是香农第二定理了。 我对第六章有同样的感觉，就是它太底层了，完全就是为了架构信息论这个模型而存在的，但是我们学校一般又不考证明题，就显得第五章第六章很单薄。所以第六章能出的题目就是给个矩...

复习终于进入了编码的学习，笔者同时学习通信原理和信息论的时候觉得理论很完备，但是在复习的时候才发现信息论和通信原理十分割裂，前四章着重讲解了信源信道数学模型的严格性，但是在隔壁的通信原理当中我们早已用着香农公式把信道容量、误码率算的明明白白，再回头来看信息论的内容，不免觉得过于底层。后四章为编码理论建立了严格的数学模型，但殊不知在通信原理里当中我们已经学习了非常多非常实用的编码，信源编码、加...

在开始之前，先补充一下离散信源的一些知识点。 平均互信息公式是这个： 如果是两级信道则会有平均联合互信息： 就是一个替换关系，在互信息这个概念前可以有三种前缀：平均、联合、条件。平均其实就是每个单独互信息的期望，是一个统计参数。联合就是多个事件联合发生的互信息，条件则是在指定某事件下的互信息。 最简单的条件互信息如下：（在说联合和条件互信息的时候是省略了”平均“） 联合互信息也可以...