卷积直接计算法

Ⅰ 矩阵卷积的运算

最近在看图像处理，卷积运算这一块也查了很多，但是感觉都写的太复杂，我这里简单的写一下卷积到底是一个什么计算过程。
假设有一个卷积核h，就一般为3*3的矩阵：
有一个待处理矩阵x：
h*x的计算过程分为三步
第一步，将卷积核翻转180°，也就是成为了
第二步，将卷积核h的中心对准x的第一个元素，然后对应元素相乘后相加，没有元素的地方补0。
这样结果Y中的第一个元素值Y11=1*0+2*0+1*0+0*0+0*1+0*2+-1*0+-2*5+-1*6=-16
第三步每个元素都像这样计算出来就可以得到一个输出矩阵，就是卷积结果
像这样计算，其他过程略了。
最后结果
注意：
我这里是用0补全原矩阵的，但我们不一定选择0。在Opencv的cvFilter2D函数中，就没有使用0来补全矩阵，而是用了边缘拷贝的方式，下一篇我会介绍Opencv的CvFilter2D函数卷积运算过程。

Ⅱ 矩阵的卷积怎么计算

计算公式是一样的，就是变成二维的

Ⅲ 卷积运算公式是什么

卷积公式是：z（t）=x（t）*y（t）=∫x（m）y（t-m）dm。这是一个定义式。卷积公式是用来求随机变量和的密度函数（pdf）的计算公式。

卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即，一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。F（g（x）*f（x）） = F（g（x）)F（f（x）），其中F表示的是傅里叶变换。

卷积的应用：

在提到卷积之前, 重要的是要提到卷积出现的背景。卷积发生在信号和线性系统的基础上, 也不在背景中发生, 除了所谓褶皱的数学意义和积分 (或求和、离散大小) 外, 将卷积与此背景分开讨论是没有意义的公式。

信号和线性系统, 讨论信号通过线性系统 (即输入和输出之间的数学关系以及所谓的通过系统) 后发生的变化。

所谓线性系统的含义是, 这个所谓的系统, 产生的输出信号和输入信号之间的数学关系是一个线性计算关系。

因此, 实际上, 有必要根据我们需要处理的信号形式来设计所谓的系统传递函数, 那么这个系统的传递函数和输入信号, 在数学形式上就是所谓的卷积关系。

Ⅳ 卷积公式是指什么

卷积公式是指两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子。表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的累积，如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是滑动平均的推广。

卷积公式特点

在卷积神经网络中会用卷积函数表示重叠部分，这个重叠部分的面积就是特征，卷积公式是用来求随机变量和的密度函数pdf的计算公式，卷积公式是一种积分变换的数学方法，在许多方面得到了广泛应用。

用卷积公式解决试井解释中的问题，早就取得了很好成果，而反褶积直到最近Schroeter，Hollaender和Gringarten等人解决了其计算方法上的稳定性问题，使反褶积方法很快引起了试井界的广泛注意。

Ⅳ 卷积运算公式是什么

积分运算公式：∫0dx=C(2)=ln|x|+C。积分是微分的逆运算，即知道了函数的导函数，反求原函数。在应用上，积分作用不仅如此，它被大量应用于求和，通俗的说是求曲边三角形的面积，这巧妙的求解方法是积分特殊的性质决定的。

微分在数学中的定义：由函数B=f(A)，得到A、B两个数集，在A中当dx靠近自己时，函数在dx处的极限叫作函数在dx处的微分，微分的中心思想是无穷分割。微分是函数改变量的线性主要部分。微积分的基本概念之一。

相关内容解释：

卷积运算是指从图像的左上角开始，开一个与模板同样大小的活动窗口，窗口图像与模板像元对应起来相乘再相加，并用计算结果代替窗口中心的像元亮度值。然后，活动窗口向右移动一列，并作同样的运算。以此类推，从左到右、从上到下，即可得到一幅新图像。

空间域滤波: 以像元与周围邻域像元的空间关系为基础，通过卷积运算实现图像滤波的一种方法。频率域滤波: 对图像进行傅里叶变换，将图像由图像空间转换到频域空间，然后在频率域中对图像的频谱作分析处理，以改变图像的频率特征。

Ⅵ 信号与系统，这个卷积按定义怎么算求详细过程，谢谢。

卷积计算方法如上。

你的题里面

f1(tau)=e^(-2tau) (tau>0)，

=0 (tau<0)。

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

=0 (tau<0)。

代入计算。

Ⅶ 卷积计算（在线等！）

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

这个方法很简单，你把两个序列像做乘法一样X列上、H列下，右端对齐。X列从右边第一个数5开始向左遍历，均乘以H列右侧第一个数2，这样得到一个新的数列，这个数列右端与H列中右端的2对齐。然后X列从右端开始向左遍历，每个数乘以H列中的1，也形成新的序列，这个序列右端与H列的1对齐。以此类推，形成四个序列，然后从上到下相加，就是最终结果。
这个计算的竖式与乘法基本一致，只是不需要进位。因为计算的竖式是立体结构的，无法在这里表达，所以你就发挥想象来理解这段文字吧，多动动脑子。我也没学复变。这是根据信号与系统里离散时间信号卷积的计算方法得来的。如果有疑虑请自行查阅相关书籍。只要看个例题就会了

Ⅷ 请问下卷积怎么算的

代卷积公式啊，我这里打不出公式里的那些符号．看概率课本，多维随机变量那章，有详细的步骤