两个输入的卷积

这个示例使用:

打开脚本

使用卷积块，卷积两个输入信号。

打开ex_convolution1.slx模型，它卷积两个向量。

对于这个模型，卷积块返回一个1乘3的向量。这是因为u和v都是相同的形状和大小。

model1 =“ex_convolution1”；open_system (model1);sim (model1);

打开ex_convolution2.slx模型，它将向量与矩阵卷积。

在这个模型中卷积Block返回一个3 × 3矩阵。两个输入可以进行卷积，因为它们共享相同的最后维度，这将成为输出的最后维度的大小。输出的行数等于两个输入的第一个维度的和减去1。在这个模型中，结果是三行，所以输出是一个3 × 3矩阵。

model2 =“ex_convolution2”；open_system (model2);sim (model2);

创建卷积模型时N-D数组，请记住，除了第一个维度外，所有其他维度都必须相同。

另请参阅