卷积的计算步骤
pytorch卷积神经网络哪些参数需要计算？
pytorch卷积神经网络哪些参数需要计算？
主要计算的是权重和偏置这两个参数，它们是模型中存储的数据。
两个相同的矩形脉冲的卷积是三角形脉冲，这是怎么计算得到的？
当然会有影响了，矩形脉冲信号脉冲宽度不同，那么矩形脉冲信号的函数表达式就会不同，经过线性卷积的结果当然不一样了。
至于会有什么影响，看你和什么信号做线性卷积了。
两个阶跃信号的卷积怎么计算？
与阶跃函数的卷积就是该函数的变上限积分，阶跃函数是个理想积分器。
f(t)*u(t)∫f(x)dx, 下限是负无穷，上限是t，结果仍是以t为自变量的。
如果两个阶跃函数卷积，结果是阶跃函数的积分，即斜坡函数R(t)
拉氏变换计算公式是什么？
|B|bC bC bCbC bC bC
拉普拉斯变换公式
|B|bC bC bCbC bC bC。P2P1/POW(10,(Z2-Z1)/18400*(1 at))
拉普拉斯变换和傅立叶变换的物理解释是一样的。 如下给出个人的理解，也就是物理意义。 初值定理：相当于jw-gt∞ 时，即接入信号突变时得到的初始值。
终值定理
相当于jw-gt 0时，即直流状态时得到系统。
拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换，又名拉氏转换。拉氏变换是一个线性变换，可将一个有引数实数t（t≥ 0）的函数转换为一个引数为复数s的函数。
有些情形下一个实变量函数在实数域中进行一些运算并不容易，但若将实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往在计算上容易得多。拉普拉斯变换的这种运算步骤对于求解线性微分方程尤为有效，它可把微分方程化为容易求解的代数方程来处理，从而使计算简化。在经典控制理论中，对控制系统的分析和综合，都是建立在拉普拉斯变换的基础上的。
引入拉普拉斯变换的一个主要优点，是可采用传递函数代替常系数微分方程来描述系统的特性。这就为采用直观和简便的图解方法来确定控制系统的整个特性、分析控制系统的运动过程，以及提供控制系统调整的可能性。
拉普拉斯变换是对于tlt0函数值为零的连续时间函数x(t)通过关系式(式中st为自然对数底e的指数)变换为复变量s的函数X(s)。它也是时间函数x(t)的“复频域”表示方式。
据此，在“电路分析”中，元件的伏安关系可以在复频域中进行表示，即电阻元件：VRI,电感元件：VsLI,电容元件：IsCV。如果用电阻R与电容C串联，并在电容两端引出电压作为输出，那么就可用“分压公式”得出该系统的传递函数为
H(s)(1/RC)/(s (1/RC))
于是响应的拉普拉斯变换Y（s）就等于激励的拉普拉斯变换X（s）与传递函数H（s）的乘积，即Y(s)X(s)H(s)。