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conv
컨벌루션(Convolution)과 다항식 곱셈(Polynomial Multiplication)
설명
예제
컨벌루션을 통한 다항식 곱셈
다항식 과 의 계수를 포함하는 벡터 u
와 v
를 만듭니다.
u = [1 0 1]; v = [2 7];
컨벌루션을 사용하여 다항식을 곱합니다.
w = conv(u,v)
w = 1×4
2 7 2 7
w
에는 에 대한 다항식 계수가 포함됩니다.
벡터 컨벌루션
두 개의 벡터를 만들고 이 벡터를 컨벌루션합니다.
u = [1 1 1]; v = [1 1 0 0 0 1 1]; w = conv(u,v)
w = 1×9
1 2 2 1 0 1 2 2 1
w
의 길이는 length(u)+length(v)-1
이며, 이 예제에서는 9
입니다.
컨벌루션의 중앙부
두 개의 벡터를 만듭니다. u
와 v
의 컨벌루션에서 크기가 u
와 같은 중앙부를 구합니다.
u = [-1 2 3 -2 0 1 2];
v = [2 4 -1 1];
w = conv(u,v,'same')
w = 1×7
15 5 -9 7 6 7 -1
w
의 길이는 7
입니다. 전체 컨벌루션(Full Convolution)의 길이는 length(u)+length(v)-1
이며, 이 예제에서는 10입니다.
입력 인수
u,v
— 입력 벡터
벡터
입력 벡터로, 행 벡터 또는 열 벡터로 지정됩니다. 벡터 u
와 v
는 길이나 데이터형이 다를 수 있습니다.
u
나 v
가 single
형이면 출력값도 single
형입니다. 그렇지 않으면, conv
가 입력값을 double
형으로 변환하고 double
형 값을 반환합니다.
데이터형: double
| single
| int8
| int16
| int32
| int64
| uint8
| uint16
| uint32
| uint64
| logical
복소수 지원 여부: 예
shape
— 컨벌루션의 하위 섹션
'full'
(디폴트 값) | 'same'
| 'valid'
컨벌루션의 하위 섹션으로, 'full'
, 'same'
, 'valid'
중 하나로 지정됩니다.
'full' | 전체 컨벌루션입니다(디폴트 값). |
'same' | 크기가 |
'valid' | 모서리를 0으로 채우지 않고 계산한 컨벌루션의 부분입니다. 이 옵션을 사용하면 |
세부 정보
컨벌루션
두 벡터 u
와 v
의 컨벌루션은 v
가 u
를 가로질러 이동할 때 각 지점 아래의 겹치는 영역을 나타냅니다. 대수적으로 컨벌루션은 계수가 u
와 v
의 요소인 다항식의 곱셈과 동일한 연산입니다.
m = length(u)
이고 n = length(v)
라고 합시다. 그러면 w
는 k
번째 요소가
인 길이 m+n-1
의 벡터입니다.
합계는 u(j)
와 v(k-j+1)
에 유효한 첨자가 되는 j
의 모든 값에 대해 계산됩니다. 구체적으로, j
=
max(1,k+1-n):1:min(k,m)
입니다. m
=
n
인 경우에는 다음과 같습니다.
w(1) = u(1)*v(1) w(2) = u(1)*v(2)+u(2)*v(1) w(3) = u(1)*v(3)+u(2)*v(2)+u(3)*v(1) ... w(n) = u(1)*v(n)+u(2)*v(n-1)+ ... +u(n)*v(1) ... w(2*n-1) = u(n)*v(n)
확장 기능
tall형 배열
메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.
사용법 관련 참고 및 제한 사항:
입력값
u
와v
는 열 벡터여야 합니다.shape
가'full'
(디폴트 값)이면u
또는v
중 하나만 tall형 배열이 될 수 있습니다.shape
가'same'
또는'valid'
이면v
는 tall형 배열일 수 없습니다.
자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.
C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.
C/C++ 코드 생성 제한 사항에 대한 자세한 내용은 Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder) 항목을 참조하십시오.
GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.
스레드 기반 환경
MATLAB®의 backgroundPool
을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool
을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.
이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.
GPU 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.
이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
분산 배열
Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.
이 함수는 분산 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
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