Python cusignal.convolution.convolve.convolve1d3o用法及代码示例

用法: cusignal.convolution.convolve.convolve1d3o(in1, in2, mode='valid', method='direct')

将一维数组与三阶滤波器进行卷积。这导致二阶卷积。

卷积 in1 和 in2 ，输出大小由 mode 参数确定。

参数：

in1：array_like

第一个输入。

in2：array_like

第二输入。应该具有与 in1 相同的维度数。

mode：str {‘full’, ‘valid’, ‘same’}，可选

指示输出大小的字符串：

full: 输出是输入的完全离散线性卷积。 (默认)
valid: 输出仅包含那些不依赖零填充的元素。在‘valid’ 模式中，in1 或in2 在每个维度上必须至少与另一个一样大。
same: 输出与 in1 大小相同，以 ‘full’ 输出为中心。

method：str {‘auto’, ‘direct’, ‘fft’}，可选

一个字符串，指示使用哪种方法来计算卷积。

direct: 卷积直接从总和确定，即卷积的定义。
fft: 傅里叶变换用于通过调用 fftconvolve 来执行卷积。
auto: 根据更快的估计自动选择直接或傅立叶方法(默认)。

out：ndarray: 一个一维数组，包含 in1 与 in2 的离散线性卷积的子集。

例子：

一维信号上的三阶滤波器的卷积

>>> import cusignal as cs
>>> import numpy as np
>>> d = 50
>>> a = np.random.uniform(-1,1,(200))
>>> b = np.random.uniform(-1,1,(d,d,d))
>>> c = cs.convolve1d3o(a,b)

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cusignal.convolution.convolve.convolve1d3o。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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例子：