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1，数字图像处理中相关和卷积的区别

所谓相关算法，实际上是通过卷积计算来实现的。

数字图像处理中相关和卷积的区别

2，常数与函数卷积怎么做

常数c和函数f(x)作卷积，等于f(x)从负无穷到正无穷的积分的c倍因此，当f(x)是常数b时，负无穷到正无穷的积分为 b(正无穷-负无穷)，当b>0时，结果为正无穷，当b<0时, 结果为负无穷。再乘以c，就是 正无穷 或 负无穷 的c倍。 1和1作卷积，为 1(正无穷-负无穷)=正无穷 2和3作卷积，为 6(正无穷-负无穷)=正无穷这玩艺没什么意义卷积在工程上面用来进行线性时不变系统的计算，带入的几乎都是积分有限的函数，搞常数卷积没什么意义

常数与函数卷积怎么做

3，kernel是什么意思

kernel 操作系统内核 操作系统内核是指大多数操作系统的核心部分。它由操作系统中用于管理存储器、文件、外设和系统资源的那些部分组成。操作系统内核通常运行进程，并提供进程间的通信。
kerneln.(硬壳果)仁, (去壳的)麦粒, 谷粒, (事物、问题的)核心, 要点, 精髓, 内核在数学里面市什么意思我就看不懂，最头痛数学了，不过你根据上面的意思应该了解各大致吧
这是高等代数英文教材中的内容吧?这里kernel应该翻译作"核"如果f是空间V1到空间V2的一个线性映射若a是空间V1中的一个向量,且f(a)=0,则称所有满足这样条件的a的集合为f的核比如,f(x1,x2,x3)=x1+x2+x3是三维空间中的映射则平面x1+x2+x3=0是f的核,这张平面也是三维空间中的一个子空间

kernel是什么意思

4，圆周卷积怎么计算

圆周卷积是由他们的周期延伸所来定义的。周期延伸意思是把原本的函数平移某个周期 T 的整数倍后再全部加起来，所产生的新函数。离散信号的圆周卷积可以经由圆周卷积定理使用快速傅立叶变换（FFT）而有效率的计算。因此，若原本的（线性）卷积能转换成圆周卷积来计算，会远比直接计算更快速。考虑到长度L 和长度 M 的有限长度离散信号，做卷积之后会成为长度的信号，因此只要把两离散信号补上适当数目的零（zero-padding）成为 N 点信号，其中，则它们的圆周卷积就与卷积相等。即可接着用 N 点 FFT 作计算。用以上方法计算卷积时，若两个信号长度相差很多，则较短者须补上相当多的零，太不经济。而且在某些情况下，例如较短的h[n] 是一个 FIR 滤波器而较长的 x[n] 是未知长度的输入（像语音）时，直接用以上方法要等所有的输入都收到后才能开始算输出信号，太不方便。这时可以把 x[n] 分割成许多适当长度的区块（称为 block convolution），然后一段一段的处理。经过滤波后的段落再仔细的连接起来，借由输入或输出的重叠来处理区块连接的部份。这两种做法分别称为重叠-储存之卷积法和重叠-相加之卷积法。

5，数组的卷积是怎么算的

a[m]和b[n]分别e79fa5e98193e59b9ee7ad9431333363383935为两个一维数组，c[m+n-1]是卷积数组。#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <vector> #include <queue> #include <map> #include <algorithm> using namespace std; #define INF 0xfffffff #define maxn 100010 int main() int m=5,n=5; int a[5]= int i,j; int k=m+n-1;//卷积后数组长度int c[k]; memset(c,0,sizeof(c));//注意一定要清零 /**卷积计算**/ for(i=0; i<k; i++) for(j=max(0,i+1-n); j<=min(i,m-1); j++) c[i]+=a[j]*b[i-j]; cout<<c[i]<<" "; } /****/ cout<<endl; }

6，卷积函数是什么

卷积积分 　　分析数学中一种重要的运算。设f（x）， g（x）是R1上的两个可积函数，作积分： 　　可以证明，关于几乎所有的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 *g）（x）仍为可积函数。这就是说，把卷积代替乘法，L1（R1）1空间是一个代数，甚至是巴拿赫代数。 　　卷积与傅里叶变换有着密切的关系。以(x) ，(x)表示L1（R）1中f和g的傅里叶变换，那么有如下的关系成立：（f *g）∧（x）＝(x)·(x)，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。这个关系，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）（x），一般要比f，g都光滑。特别当g为具有紧支集的光滑函数，f 为局部可积时，它们的卷积（f *g）（x）也是光滑函数。利用这一性质，对于任意的可积函数 ， 都可以简单地构造出一列逼近于f 的光滑函数列fs（x），这种方法称为函数的光滑化或正则化。 　　卷积的概念还可以推广到数列 、测度以及广义函数上去。 　　卷积积分的物理意义 　　在激励条件下，线性电路在t时刻的零状态响应=从激励函数开始作用的时刻（ξ=0） 　　到t时刻（ ξ=t）的区间内，无穷多个强度不同的冲激响应的总和。 　　可见，冲激响应在卷积中占据核心地位。

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