卷積直接計演算法

Ⅰ 矩陣卷積的運算

最近在看圖像處理，卷積運算這一塊也查了很多，但是感覺都寫的太復雜，我這里簡單的寫一下卷積到底是一個什麼計算過程。
假設有一個卷積核h，就一般為3*3的矩陣：
有一個待處理矩陣x：
h*x的計算過程分為三步
第一步，將卷積核翻轉180°，也就是成為了
第二步，將卷積核h的中心對准x的第一個元素，然後對應元素相乘後相加，沒有元素的地方補0。
這樣結果Y中的第一個元素值Y11=1*0+2*0+1*0+0*0+0*1+0*2+-1*0+-2*5+-1*6=-16
第三步每個元素都像這樣計算出來就可以得到一個輸出矩陣，就是卷積結果
像這樣計算，其他過程略了。
最後結果
注意：
我這里是用0補全原矩陣的，但我們不一定選擇0。在Opencv的cvFilter2D函數中，就沒有使用0來補全矩陣，而是用了邊緣拷貝的方式，下一篇我會介紹Opencv的CvFilter2D函數卷積運算過程。

Ⅱ 矩陣的卷積怎麼計算

計算公式是一樣的，就是變成二維的

Ⅲ 卷積運算公式是什麼

卷積公式是：z（t）=x（t）*y（t）=∫x（m）y（t-m）dm。這是一個定義式。卷積公式是用來求隨機變數和的密度函數（pdf）的計算公式。

卷積定理指出，函數卷積的傅里葉變換是函數傅里葉變換的乘積。即，一個域中的卷積相當於另一個域中的乘積，例如時域中的卷積就對應於頻域中的乘積。F（g（x）*f（x）） = F（g（x）)F（f（x）），其中F表示的是傅里葉變換。

卷積的應用：

在提到卷積之前, 重要的是要提到卷積出現的背景。卷積發生在信號和線性系統的基礎上, 也不在背景中發生, 除了所謂褶皺的數學意義和積分 (或求和、離散大小) 外, 將卷積與此背景分開討論是沒有意義的公式。

信號和線性系統, 討論信號通過線性系統 (即輸入和輸出之間的數學關系以及所謂的通過系統) 後發生的變化。

所謂線性系統的含義是, 這個所謂的系統, 產生的輸出信號和輸入信號之間的數學關系是一個線性計算關系。

因此, 實際上, 有必要根據我們需要處理的信號形式來設計所謂的系統傳遞函數, 那麼這個系統的傳遞函數和輸入信號, 在數學形式上就是所謂的卷積關系。

Ⅳ 卷積公式是指什麼

卷積公式是指兩個函數f和g生成第三個函數的一種數學運算元。表徵函數f與經過翻轉和平移的g的重疊部分的累積，如果將參加卷積的一個函數看作區間的指示函數，卷積還可以被看作是滑動平均的推廣。

卷積公式特點

在卷積神經網路中會用卷積函數表示重疊部分，這個重疊部分的面積就是特徵，卷積公式是用來求隨機變數和的密度函數pdf的計算公式，卷積公式是一種積分變換的數學方法，在許多方面得到了廣泛應用。

用卷積公式解決試井解釋中的問題，早就取得了很好成果，而反褶積直到最近Schroeter，Hollaender和Gringarten等人解決了其計算方法上的穩定性問題，使反褶積方法很快引起了試井界的廣泛注意。

Ⅳ 卷積運算公式是什麼

積分運算公式：∫0dx=C(2)=ln|x|+C。積分是微分的逆運算，即知道了函數的導函數，反求原函數。在應用上，積分作用不僅如此，它被大量應用於求和，通俗的說是求曲邊三角形的面積，這巧妙的求解方法是積分特殊的性質決定的。

微分在數學中的定義：由函數B=f(A)，得到A、B兩個數集，在A中當dx靠近自己時，函數在dx處的極限叫作函數在dx處的微分，微分的中心思想是無窮分割。微分是函數改變數的線性主要部分。微積分的基本概念之一。

相關內容解釋：

卷積運算是指從圖像的左上角開始，開一個與模板同樣大小的活動窗口，窗口圖像與模板像元對應起來相乘再相加，並用計算結果代替窗口中心的像元亮度值。然後，活動窗口向右移動一列，並作同樣的運算。以此類推，從左到右、從上到下，即可得到一幅新圖像。

空間域濾波: 以像元與周圍鄰域像元的空間關系為基礎，通過卷積運算實現圖像濾波的一種方法。頻率域濾波: 對圖像進行傅里葉變換，將圖像由圖像空間轉換到頻域空間，然後在頻率域中對圖像的頻譜作分析處理，以改變圖像的頻率特徵。

Ⅵ 信號與系統，這個卷積按定義怎麼算求詳細過程，謝謝。

卷積計算方法如上。

你的題裡面

f1(tau)=e^(-2tau) (tau>0)，

=0 (tau<0)。

f2(tau)=e^[-2(t-tau)] (tau>0)

=0 (tau<0)。

代入計算。

Ⅶ 卷積計算（在線等！）

[10，23，23，27，19，13，12，15，21，29，25，13，10]

這個方法很簡單，你把兩個序列像做乘法一樣X列上、H列下，右端對齊。X列從右邊第一個數5開始向左遍歷，均乘以H列右側第一個數2，這樣得到一個新的數列，這個數列右端與H列中右端的2對齊。然後X列從右端開始向左遍歷，每個數乘以H列中的1，也形成新的序列，這個序列右端與H列的1對齊。以此類推，形成四個序列，然後從上到下相加，就是最終結果。
這個計算的豎式與乘法基本一致，只是不需要進位。因為計算的豎式是立體結構的，無法在這里表達，所以你就發揮想像來理解這段文字吧，多動動腦子。我也沒學復變。這是根據信號與系統里離散時間信號卷積的計算方法得來的。如果有疑慮請自行查閱相關書籍。只要看個例題就會了

Ⅷ 請問下卷積怎麼算的

代卷積公式啊，我這里打不出公式里的那些符號．看概率課本，多維隨機變數那章，有詳細的步驟