卷積演算法

1. 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。

2. 卷積的基本原理

在泛函分析中，卷積（旋積或摺積，英語：Convolution)是通過兩個函數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。
其中表示f 的傅里葉變換。
這一定理對拉普拉斯變換、雙邊拉普拉斯變換、Z變換、Mellin變換和Hartley變換（參見Mellin inversion theorem）等各種傅里葉變換的變體同樣成立。在調和分析中還可以推廣到在局部緊致的阿貝爾群上定義的傅里葉變換。
利用卷積定理可以簡化卷積的運算量。對於長度為n的序列，按照卷積的定義進行計算，需要做2n - 1組對位乘法，其計算復雜度為；而利用傅里葉變換將序列變換到頻域上後，只需要一組對位乘法，利用傅里葉變換的快速演算法之後，總的計算復雜度為。這一結果可以在快速乘法計算中得到應用。

卷積的概念還可以推廣到數列、測度以及廣義函數上去。

3. 卷積運算的過程是什麼卷積計算的矩陣是怎麼來的，如下圖，這個卷積運算示意圖怎麼理解

首先，卷積核相同，輸入相同，輸出的特徵是一樣的。只不過將輸出的矩陣形式換成了列向量的形式。
實質上一般卷積運算與矩陣中的卷積運算並沒有差異，唯一的差別僅僅體現在將矩陣元素重排成為了行向量或列向量
核矩陣很多時候都是根據經驗選取，或者由學習得到

4. 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

5. 卷積增強演算法

遙感圖像上的線性特徵，特別是和地質構造和成礦環境有關的線性體和斷裂構造的增強處理和分析是遙感圖像處理和研究的一個重要方面。對數字圖像而言，線性體信息提取目前主要有梯度閾值法（Xu,1981）、模板卷積法（Coupland,1981）、超曲面擬合法（Chitti-neni,1982）、曲線追蹤和區域生長（Risse,1989;Pavlidis,1990）等，地質遙感線性體信息提取採用模板卷積濾波演算法效果較好，它是一種鄰域處理技術，即通過一定尺寸的模板（矩陣）對原圖像進行卷積運算來實現的。以3×3（像元）的模板為例，即相當於把模板逐次放在每一個像元上，計算模板元素和對應像元亮度值的乘積和，用數學式可表示為

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

式中：m_i為模板元素值；g_i為相應圖像中各像元的亮度值；f為卷積值，就是濾波後（模板）中心像元的輸出值。

6. 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

7. 矩陣的卷積怎麼計算

計算公式是一樣的，就是變成二維的

8. 卷積神經網路演算法是什麼

一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）」。

卷積神經網路的連接性：

卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利於神經網路的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weight sharing）。權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分，後者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網路的參數總量，並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下，卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。

9. 卷積運算公式是什麼

x(t)*h(t) = h(t)*x(t)；x(t)*[g(t)+h(t)] = x(t)*g(t)+x(t)*h(t)；[x(t)*g(t)]*h(t) = x(t)*[g(t)*h(t)]。

在泛函分析中，卷積、旋積或褶積(英語：Convolution)是通過兩個函數f和g生成第三個函數的一種數學運算元，表徵函數f與g經過翻轉和平移的重疊部分函數值乘積對重疊長度的積分。

應用：

用卷積解決試井解釋中的問題，早就取得了很好成果；而反卷積，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，使反卷積方法很快引起了試井界的廣泛注意。有專家認為，反卷積的應用是試井解釋方法發展史上的又一次重大飛躍。

他們預言，隨著測試新工具和新技術的增加和應用，以及與其它專業研究成果的更緊密結合，試井在油氣藏描述中的作用和重要性必將不斷增大。

10. 卷積運算步驟

首先，卷積核相同，輸入相同，輸出的特徵是一樣的。只不過將輸出的矩陣形式換成了列向量的形式。實質上一般卷積運算與矩陣中的卷積運算並沒有差異，唯一的差別僅僅體現在將矩陣元素重排成為了行向量或列向量核矩陣很多時候都是根據經驗選取，或者由學習得到