tx_h(:,idxnr_1) = conv(nt_data(:,1),h(:,idxnr_1,1))+conv(nt_data(:,2),h(:,idxnr_1,2));
时间: 2023-10-10 11:15:20 浏览: 38
这行代码中,首先使用了 Matlab 中的 conv 函数进行卷积操作。其中,nt_data 是输入信号,h 是卷积核(滤波器),idxnr_1 是卷积核的索引。h(:,idxnr_1,1) 表示卷积核矩阵 h 中的第 idxnr_1 列,而 h(:,idxnr_1,2) 表示卷积核矩阵 h 中的第 idxnr_1+1 列。这里使用了两个卷积操作,分别对 nt_data 的两列数据进行卷积操作。最后,将两个卷积结果相加,并将结果存储在 tx_h 的第 idxnr_1 列中。
相关问题
for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels
这段代码是一个类的初始化方法,其中包含了一个多层的DenseEdgeConv神经网络模型。代码中的循环语句用来构建多层DenseEdgeConv模块,每一层都由一个FCLayer(全连接层)和一个DenseEdgeConv模块组成。其中第一层的FCLayer没有激活函数,后续层的FCLayer使用了激活函数。在循环中,将每个转换层和卷积层添加到ModuleList中,并将卷积层的输出大小作为下一层转换层的输入大小。最终,这个类就是一个包含多层DenseEdgeConv模块的神经网络模型。
self.transforms = ModuleList() self.convs = ModuleList() for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels
这段代码是一个神经网络模型的定义,其中包含了多个层。在这个模型中,首先创建了两个空的ModuleList(),命名为transforms和convs,用于存储后续创建的层。然后通过for循环,依次创建num_convs个层。当i为0时,创建的是一个FCLayer和一个DenseEdgeConv,其中FCLayer是全连接层,DenseEdgeConv是基于边缘卷积的网络层。当i不为0时,创建的是一个带激活函数的FCLayer和一个带有完整特征的DenseEdgeConv。每次创建完层之后,将层添加到transforms和convs中,并更新in_channels的值。最终,这个模型的输出是convs中最后一层的输出。
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