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1、设置迭代次数取决于求解问题的复杂程度，如果求解问题比较简单，可以设置较少的迭代次数；如果求解问题比较复杂，需要设置较多的迭代次数，以确保求解的结果具有较高的准确度。
2、非常6+1：如果是带阻滤波器是不是把求解频率设置为扫频的最高频率处啊一般。
3、精度要求(-30dB or -60dB等) - 在时域求解器窗口中设置。一般没特殊要求都是-30dB，精度越高仿真时间越长。
卷积在图像处理的应用中一般是卷积滤波，即用一个卷积模板（卷积核/滤波器）去进行滤波，而傅里叶变换在信号处理中往往是变换时域和频域，在图像处理中便是空域和频域。
滤波操作在一定程度上等同于卷积运算，也就是说对于一个信号x， 有一个滤波器h，x卷积h就是对x进行滤波。
降噪：卷积可以通过滤波器对输入信号进行平滑处理，从而去除噪声。例如，在图像处理中，可以使用高斯滤波器来对图像进行平滑处理，从而去除图像中的噪声。 压缩：卷积可以通过降低信号的维度来实现数据压缩。
为了提取到图像的边缘，我们需要滤波器的帮助。这类滤波器以矩阵的形式存在，通常被称为卷积核，就是一些值网格，能够对图像进行修改。
转置卷积滤波器的根本原因是卷积运算的定义-这是信号处理的结果。
针孔滤波器，是硬件实现的一种滤波器，当我们关心的光源附近还有其他的光源时，为了消除这种杂光的干扰，就可以用针孔滤波器。原理如同拿一个纸筒，你只能看见感兴趣的光源，而挡住了有干扰的光源。
什么是滤波器电源滤波器是由电容、电感和电阻组成的滤波电路。滤波器可以对电源线中特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，得到一个特定频率的电源信号，或消除一个特定频率后的电源信号。
判断滤波器类型：用傅里叶变换求出H(f)，在画出幅频特性曲线，看高频部分是不是“通”的。分母上有s的0次和1次，分子是s的1次，所以是较高的那个，简称“高次”。
滤波器是一种能够过滤信号的电路或设备，可以将一定频率范围内的信号通过，而把其他频率的信号阻止下来。
1、低通：小于指定波长的光能通过\r\n高通：大于。。\r\n带通：波长在一定范围的光。\r\n具体的规格都在说明书上。
2、将低通滤波器和高通滤波器串联，即可以组成带通滤波器，设前者的截止频率为f1，后者的截止频率为f2，且f2f1，所以通频带（f1-f2）。
3、一般电路有供电电源，整流电路，滤波电路以及稳压电路，整流电路将交流变换为脉动的直流；滤波电路使直流变得更为平滑。
这里的 代表第 层的第 个卷积核对第 层的第 个feature map进行卷积的部分，注意由于图的节点的邻居分布情况不同，所以卷积核不像CNN那样是共享的。
所以第一代GCN就变成了酱个样子： 是Graph中每个节点特征的表示向量， 是每个节点经过GCN卷积之后的输出。Graph中的每个节点都要经过卷积核卷积来提取其相应的拓扑空间，然后经过激活函数 传播到下一层。
目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。
CNN最初是由Yann LeCun等人提出的，用于手写数字识别任务，后来被广泛应用于计算机视觉领域。CNN的主要优点是可以自动提取图像特征，无需手动设计特征，同时可以处理高维数据，识别准确率较高。
CNN中有两大核心思想：网络局部连接，卷积核参数共享。
关键词：电容 滤波器的 带通滤波器 卷积滤波器 滤波器电源 网络滤波器 针孔滤波器 电阻 高斯滤波器 空间滤波器 电源滤波器 腔体滤波器 网格滤波器 需要滤波器
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