Muchas gracias por el video. Tengo una duda. Para que casos me serviría o utilizaría la convolución? En una señal de EEG o ECG por ejemplo? Gracias a vos puedo entender como funciona! Pero aún no sé cuando la utilizaría puntualmente
La convolución se utiliza muchísimo para transformar o filtrar señales, incluso se utiliza en imágenes para extracción de características de textura, color, saturación, para encontrar objetos verticales, horizontales, diagonales, redondos, etc. Por ejemplo, si quisiéramos filtrar una señal utilizando convolución, las dos señales que utilizaríamos a la entrada serían: 1) la señal original en forma de vector y 2) un vector también de pocos datos (unos 3 o 5) que funciona como máscara o kernel de convolución. Que permitirá extraer características específicas de la señal. Ya hay algunos definidos por matemáticos expertos dependiendo de qué datos o características se buscan resaltar en la señal. La señal de salida sería la señal filtrada.
Falta profundizar en los aspectos teóricos de la convolución, por ejemplo, las diferencias entre convolución continua y discreta. Explica el proceso de convolución continua pero aplica la discreta, eso es incorrecto:
Estoy ansioso por el siguiente video crack
Muchas gracias. Continúa enseñando!
Grandeeee!!! Sigue así, exitos.
Hola! Muchas gracias por tiempo para grabar este video. Me ha ayudado demasiado.
Que buen video, espero con ansias la segunda parte
pd: de donde eres))
Hola, tienen un video de Decodificador de Viterbi en MATLAB?
Gracias por el video, no me ayudo en mucho pero gracias.
Muchas gracias por el video. Tengo una duda.
Para que casos me serviría o utilizaría la convolución? En una señal de EEG o ECG por ejemplo? Gracias a vos puedo entender como funciona! Pero aún no sé cuando la utilizaría puntualmente
La convolución se utiliza muchísimo para transformar o filtrar señales, incluso se utiliza en imágenes para extracción de características de textura, color, saturación, para encontrar objetos verticales, horizontales, diagonales, redondos, etc. Por ejemplo, si quisiéramos filtrar una señal utilizando convolución, las dos señales que utilizaríamos a la entrada serían: 1) la señal original en forma de vector y 2) un vector también de pocos datos (unos 3 o 5) que funciona como máscara o kernel de convolución. Que permitirá extraer características específicas de la señal. Ya hay algunos definidos por matemáticos expertos dependiendo de qué datos o características se buscan resaltar en la señal. La señal de salida sería la señal filtrada.
@@mundotecnologico6659 Increíble! Muchísimas gracias por responder :D
Hola podroas ayudarme con un ejercicio en mat lab por favor ?
No me funciona el codigo, se satura la matriz "y" despues del 4 dato, dice que no se puede multiplicar...
Probablemente es por la memoria RAM de la computadora
La convolución si es conmutativa no?
Sí
Falta profundizar en los aspectos teóricos de la convolución, por ejemplo, las diferencias entre convolución continua y discreta. Explica el proceso de convolución continua pero aplica la discreta, eso es incorrecto:
Al chile compa, si no le sabe no le mueva.