import numpy as np
np.convolve((1,2,3,4),(5,6,7,8))
######OUTPUT#######
array([ 5, 16, 34, 60, 61, 52, 32])
######OUTPUT#######
Matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
conv = np.convolve((1,2,3,4),(5,6,7,8))
plt.plot(conv)
np.convolve((1, 2, 3, 4), (5, 6, 7, 8)) ifadesi ise iki diziyi konvolüsyon işlemiyle birleştirir. Konvolüsyon, iki diziyi eleman düzeyinde çarpıp toplamlarını alarak yeni bir dizi oluşturan bir matematiksel işlemdir. Özellikle sinyal işleme ve veri analizi alanlarında yaygın olarak kullanılır.
- İlk eleman: 1 ⋅ 5 = 5
- İkinci eleman: 1 ⋅ 6 + 2 ⋅ 5 = 6 + 10 = 16
- Üçüncü eleman: 1 ⋅ 7 + 2 ⋅ 6 + 3 ⋅ 5 = 7 + 12 + 15 = 34
- Dördüncü eleman: 1 ⋅ 8 + 2 ⋅ 7 + 3 ⋅ 6 + 4 ⋅ 5 = 8 + 14 + 18 + 20 = 60
- Beşinci eleman: 2 ⋅ 8 + 3 ⋅ 7 + 4 ⋅ 6 = 16 + 21 + 24 = 61
- Altıncı eleman: 3 ⋅ 8 + 4 ⋅ 7 = 24 + 28 = 52
- Yedinci eleman: 4 ⋅ 8 = 32
Kodda yapılan convolution (katlama) işleminin amacı
Sinyal İşleme veya Filtreleme:
Convolution, bir sinyalin bir filtreyle etkileşiminden kaynaklanan dönüşümünü temsil eder. Bu, bir sinyalin belirli özelliklerini (örneğin, yüksek frekanslı bileşenleri) çıkarma veya bastırma amacıyla yapılır.
Çarpan ve Toplayan Birleşim:
Convolution, iki dizi arasında kayan bir pencerede çarpım ve toplama işlemi gerçekleştirerek bir sonuç dizisi üretir. Bu sonuç, iki dizi arasındaki benzerliği veya etkileşimi yansıtır.
Ne tür verilere uygulanır?
Sinyal İşleme:
Örneğin ses dalgaları, elektrik sinyalleri veya dijital veri serileri gibi ardışık veriler üzerinde uygulanır.
Görüntü İşleme:
Convolution, kenar algılama, bulanıklaştırma veya keskinleştirme gibi filtreleme işlemleri için iki boyutlu görüntülerde kullanılır.
Zaman Serileri:
Ekonomik, çevresel veya biyolojik zaman serisi verilerini analiz etmek için uygulanır.
Ne öğrenmek için yapılır?
Özellik Çıkartımı:
Verinin belirli özelliklerini veya desenlerini (örneğin, bir görüntüdeki kenarları) tanımlamak için.
Modelleme ve Simülasyon:
Bir sistemin bir girişe nasıl tepki vereceğini anlamak veya simüle etmek için.
Derin Öğrenme:
Convolutional Neural Networks (CNN'ler) içinde, özellik çıkarımı ve sınıflandırma için temel bir işlem olarak yer alır.
Özet
Convolution işlemi, sinyal veya veri dizilerindeki örtüşen kısımların çarpımlarını toplar. Bu, verilerin veya sistemlerin analizi, özellik çıkarımı ve filtreleme gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılır.
