卷積的計算方法

❶ 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。

❷ 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

❸ 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

❹ 誰知道矩陣的卷積該如何計算呢

函數 conv
格式 w = conv(u,v) %u,v為向量,其長度可不相同.
說明 長度為m的向量序列u和長度為n的向量序列v的卷積(Convolution)定義為:式中:w向量序列的長度為(m+n-1),當m=n時,
w(1) = u(1)*v(1)
w(2) = u(1)*v(2)+u(2)*v(1)
w(3) = u(1)*v(3)+u(2)*v(2)+u(3)*v(1)
…
w(n) = u(1)*v(n)+u(2)*v(n-1)+ … +u(n)*v(1)
…
w(2*n-1) = u(n)*v(n)
例1-26 展開多項式
解:>> w=conv([1,2,2],conv([1,4],[1,1]))
w =
1 7 16 18 8
>> P=poly2str(w,'s') %將w表示成多項式
P =

❺ 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

❻ 三個函數卷積怎麼計算

http://ke..com/view/523298.htm

設:f(x),g(x)是R1上的兩個可積函數，作積分（如右圖）：

可以證明，關於幾乎所有的實數x，上述積分是存在的。這樣，隨著x

的不同取值，這個積分就定義了一個新函數h(x)，稱為函數f與g

的卷積，記為h(x)=(f*g)(x)。容易驗證，(f*g)(x)=(g*f)(x)，並且(f*

卷積與傅里葉變換有著密切的關系。利用一點性質，即兩函數的傅里葉變換的乘積等於它們卷積後的傅里葉變換，能使傅里葉分析中許多問題的處理得到簡化。

由卷積得到的函數f*g一般要比f和g都光滑。特別當g

為具有緊致集的光滑函數，f為局部可積時，它們的卷積f*g

也是光滑函數。利用這一性質，對於任意的可積函數f，都可以簡單地構造出一列逼近於f

卷積的概念還可以推廣到數列、測度以及廣義函數上去。

很高興為您解答，祝你學習進步！

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❼ 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

❽ 卷積公式是什麼

去看一下書，會理解的比較透徹，書上知識比較全面系統~

❾ 矩陣的卷積怎麼計算

計算公式是一樣的，就是變成二維的

❿ 信號與系統的卷積計算詳細一點吧

望採納