卷积的计算方法

❶ 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。

❷ 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

❸ 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

❹ 谁知道矩阵的卷积该如何计算呢

函数 conv
格式 w = conv(u,v) %u,v为向量,其长度可不相同.
说明 长度为m的向量序列u和长度为n的向量序列v的卷积(Convolution)定义为:式中:w向量序列的长度为(m+n-1),当m=n时,
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 展开多项式
解:>> w=conv([1,2,2],conv([1,4],[1,1]))
w =
1 7 16 18 8
>> P=poly2str(w,'s') %将w表示成多项式
P =

❺ 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

❻ 三个函数卷积怎么计算

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

设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数，作积分（如右图）：

可以证明，关于几乎所有的实数x，上述积分是存在的。这样，随着x

的不同取值，这个积分就定义了一个新函数h(x)，称为函数f与g

的卷积，记为h(x)=(f*g)(x)。容易验证，(f*g)(x)=(g*f)(x)，并且(f*

卷积与傅里叶变换有着密切的关系。利用一点性质，即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换，能使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。

由卷积得到的函数f*g一般要比f和g都光滑。特别当g

为具有紧致集的光滑函数，f为局部可积时，它们的卷积f*g

也是光滑函数。利用这一性质，对于任意的可积函数f，都可以简单地构造出一列逼近于f

卷积的概念还可以推广到数列、测度以及广义函数上去。

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❼ 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

❽ 卷积公式是什么

去看一下书，会理解的比较透彻，书上知识比较全面系统~

❾ 矩阵的卷积怎么计算

计算公式是一样的，就是变成二维的

❿ 信号与系统的卷积计算详细一点吧

望采纳