卷积算法

1. 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。

2. 卷积的基本原理

在泛函分析中，卷积（旋积或摺积，英语：Convolution)是通过两个函数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。
其中表示f 的傅里叶变换。
这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、Z变换、Mellin变换和Hartley变换（参见Mellin inversion theorem）等各种傅里叶变换的变体同样成立。在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。
利用卷积定理可以简化卷积的运算量。对于长度为n的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2n - 1组对位乘法，其计算复杂度为；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的快速算法之后，总的计算复杂度为。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。

卷积的概念还可以推广到数列、测度以及广义函数上去。

3. 卷积运算的过程是什么卷积计算的矩阵是怎么来的，如下图，这个卷积运算示意图怎么理解

首先，卷积核相同，输入相同，输出的特征是一样的。只不过将输出的矩阵形式换成了列向量的形式。
实质上一般卷积运算与矩阵中的卷积运算并没有差异，唯一的差别仅仅体现在将矩阵元素重排成为了行向量或列向量
核矩阵很多时候都是根据经验选取，或者由学习得到

4. 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

5. 卷积增强算法

遥感图像上的线性特征，特别是和地质构造和成矿环境有关的线性体和断裂构造的增强处理和分析是遥感图像处理和研究的一个重要方面。对数字图像而言，线性体信息提取目前主要有梯度阈值法（Xu,1981）、模板卷积法（Coupland,1981）、超曲面拟合法（Chitti-neni,1982）、曲线追踪和区域生长（Risse,1989;Pavlidis,1990）等，地质遥感线性体信息提取采用模板卷积滤波算法效果较好，它是一种邻域处理技术，即通过一定尺寸的模板（矩阵）对原图像进行卷积运算来实现的。以3×3（像元）的模板为例，即相当于把模板逐次放在每一个像元上，计算模板元素和对应像元亮度值的乘积和，用数学式可表示为

西天山吐拉苏盆地与火山岩有关的金矿遥感找矿研究

式中：m_i为模板元素值；g_i为相应图像中各像元的亮度值；f为卷积值，就是滤波后（模板）中心像元的输出值。

6. 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

7. 矩阵的卷积怎么计算

计算公式是一样的，就是变成二维的

8. 卷积神经网络算法是什么

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

卷积神经网络的连接性：

卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。

卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。

卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。

在全连接网络视角下，卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验（pirior），即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0（但感受野可以在空间移动）；且在一个通道内，所有神经元的权重系数相同。

9. 卷积运算公式是什么

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，卷积、旋积或褶积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。

应用：

用卷积解决试井解释中的问题，早就取得了很好成果；而反卷积，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，使反卷积方法很快引起了试井界的广泛注意。有专家认为，反卷积的应用是试井解释方法发展史上的又一次重大飞跃。

他们预言，随着测试新工具和新技术的增加和应用，以及与其它专业研究成果的更紧密结合，试井在油气藏描述中的作用和重要性必将不断增大。

10. 卷积运算步骤

首先，卷积核相同，输入相同，输出的特征是一样的。只不过将输出的矩阵形式换成了列向量的形式。实质上一般卷积运算与矩阵中的卷积运算并没有差异，唯一的差别仅仅体现在将矩阵元素重排成为了行向量或列向量核矩阵很多时候都是根据经验选取，或者由学习得到