দুটি এক-মাত্রিক সিকোয়েন্সের বিচ্ছিন্ন রৈখিক কনভল্যুশন ফেরত দিন এবং পাইথনে কোথায় ওভারল্যাপ হয় তা পান

দুটি এক-মাত্রিক সিকোয়েন্সের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফিরিয়ে আনতে, পাইথন নম্পিতে thenumpy.convolve() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। কনভোলিউশন অপারেটরকে প্রায়শই সিগন্যাল প্রসেসিংয়ে দেখা যায়, যেখানে এটি একটি সিগন্যালে একটি লিনিয়ার টাইম-ইনভেরিয়েন্ট সিস্টেমের প্রভাবকে মডেল করে। সম্ভাব্যতা তত্ত্বে, দুটি স্বাধীন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের যোগফল তাদের পৃথক বণ্টনের আবর্তন অনুসারে বিতরণ করা হয়।

যদি v a এর চেয়ে দীর্ঘ হয়, তাহলে গণনার আগে অ্যারেগুলি অদলবদল করা হয়। পদ্ধতিটি a এবং v এর বিচ্ছিন্ন, রৈখিক আবর্তন প্রদান করে। ১ম প্যারামিটার, a হল প্রথম এক-মাত্রিক ইনপুট অ্যারে। ২য় প্যারামিটার, v হল দ্বিতীয় এক-মাত্রিক ইনপুট অ্যারে। 3য় প্যারামিটার, মোডটি ঐচ্ছিক, মান পূর্ণ', 'বৈধ', 'একই'।

মোড 'বৈধ' দৈর্ঘ্যের সর্বোচ্চ (M, N) - min(M, N) + 1 এর আউটপুট প্রদান করে। কনভোলিউশন প্রোডাক্ট শুধুমাত্র সেই পয়েন্টগুলির জন্য দেওয়া হয় যেখানে সিগন্যালগুলি সম্পূর্ণভাবে ওভারল্যাপ হয়। সংকেত সীমানার বাইরের মানগুলির কোন প্রভাব নেই৷

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import numpy as np

array() মেথড −

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

উভয় অ্যারের মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

উভয় অ্যারের আকৃতি পরীক্ষা করুন −

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

দুটি এক-মাত্রিক অনুক্রমের বিচ্ছিন্ন রৈখিক আবর্তন ফিরিয়ে আনতে, পাইথন নম্পিতে thenumpy.convolve() পদ্ধতি ব্যবহার করুন −

print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2, mode = 'valid' ))

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([0, 1, 0.5])

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To return the discrete linear convolution of two one-dimensional sequences, use the numpy.convolve() method in Python Numpy
print("\nResult....\n",np.convolve(arr1, arr2, mode = 'valid' ))

আউটপুট

Array1...
[1 2 3]

Array2...
[0. 1. 0.5]

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(3,)

Shape of Array2...
(3,)

Result....
[2.5]