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并行算法在图像卷积中的应用
摘要：本次实验中，我的工作主要是将在图像滤波和深度学习网络中常用到的卷积操作使用cuda编程来实现。因为卷积操作涉及重复多次的乘加操作，故可以使用cuda多线程实现。
实验背景
卷积一次最早出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一个时刻的输出影响着这一个时刻的输出，所以一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积，以求得系统的输出信号。卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积结果:
yn=i
在图像处理领域，对图像的卷积
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