卷积怎么解？
卷积(也称卷积)和反卷积(也称反卷积)是积分变换的数学方法，在很多方面都有广泛的应用。利用褶积技术解决试井解释问题已经取得了良好的效果。而反褶积，直到最近，Schroeter、Hollaender和Gringarten解决了他们计算方法的稳定性问题，使得反褶积方法迅速引起试井领域的广泛关注。一些专家认为，反褶积的应用是试井解释方法发展史上的又一次重大飞跃。他们预测，随着新的测试工具和技术的增加和应用，以及与其他专业研究成果的更紧密结合，试井在油气储层描述中的作用和重要性必将增加[1]。
2基本内涵
简单定义:卷积是分析数学中的一个重要运算。
设f (x)和g (x)是R1上的两个可积函数，做一个积分:
可以证明上述积分对于几乎所有的实数x都存在，这样，随着x值的不同，这个积分定义了一个新的函数h(x)，称为函数F与G的卷积，记为h(x)=(f*g)(x)。
很容易验证(f * g)(x) = (g * f)(x)，(f * g)(x)仍然是可积函数。也就是说，空间L1(R1)不是乘法，而是一个代数，甚至是一个Banach代数。
卷积与傅立叶变换密切相关。利用两个函数的傅里叶变换的乘积等于卷积后的傅里叶变换的性质，可以简化傅里叶分析中的许多问题。
卷积得到的函数f*g一般比f和g都光滑，特别是当g是具有紧集的光滑函数，f是局部可积时，它们的卷积f * g也是光滑函数。利用这一性质，对于任意可积函数f，我们可以简单地构造出一系列逼近f的光滑函数序列fs，称为函数的光滑化或正则化。
卷积的概念也可以推广到序列、测度和广义函数。
3定义
卷积是两个变量在一定范围内相乘求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，卷积的结果
,
其中星号*表示卷积。当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序I反转的结果；时间序列的反转使h(i)绕纵轴翻转180度，所以乘法后求和的计算方法称为卷积和，简称卷积。另外，n是h(-i)的位移，不同的n对应不同的卷积结果。
如果卷积的变量是函数x(t)和h(t)，则卷积的计算变成
,
其中p是整数变量，积分也是和，t是函数h(-p)的移位量，星号*表示卷积。
参见杨益明《数字信号处理》第55页，第188页，第264页，机械工业出版社2012出版。
4个属性
每个
完美空间卷积混响
所有卷积运算符都满足以下属性:
交换律结合律分配律数乘以结合律其中a是任意实数(或复数)。
微分定理其中Df表示f的微分，如果在离散域，则指差分算子，包括向前差分和向后差分。
5卷积定理
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。即一个域中的卷积等价于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积对应于频域中的乘积。
F(g(x)*f(x)) = F(g(x))F(f(x))
其中f代表傅立叶变换。
这个定理也适用于各种傅里叶变换变体，如拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、z变换、梅林变换和哈特利变换(见梅林反演定理)。在调和分析中，它也可以推广到定义在局部紧阿贝尔群上的傅立叶变换。
卷积定理可以简化卷积运算。对于一个长度为n的序列，根据卷积的定义计算需要2n- 1组对位乘法，其计算复杂度为:而用傅里叶变换将序列变换到频域后，只需要一组对位乘法。在使用傅立叶变换的快速算法后，总的计算复杂度为。这一结果可应用于快速乘法计算。
6组卷积
卷积和相关分析> & gt
问题二:二维卷积怎么操作？A=[100，100，100
100,100,100
100,100,100]
B=[1/9，1/9，1/9
1/9,1/9,1/9
1/9,1/9,1/9]
c=conv2(A，B)
问题3:如何计算两个函数的卷积？
只需使用conv函数。
示例:
u =个(1，100)；
v = 2 * u；
w = conv(u，v)；
情节(w)；
问题4:什么是矩阵卷积？没有矩阵卷积，只有向量卷积。当然，如果你坚持把一个向量理解成1*n的矩阵，那也是对的。
所谓两个向量的卷积，说白了就是多项式乘法。
比如p = [123]，q = [11]是两个向量，p和q的卷积如下:
把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升序幂(或降序幂)排列，比如按升序幂写出对应的多项式:1+2x+3x 2；同样，将Q的元素按升序排列为多项式的系数，写出对应的多项式:1+x 0+x。
卷积就是“将两个多项式相乘得到一个系数”。
(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3
所以p和q卷积的结果是[1 3 5 3]。
记住，在确定是按升序还是降序排列的时候，下面也要这样排列，否则结果就是错的。
也可以试试matlab。
p=[1 2 3]
q=[1 1]
conv
看是否和计算结果一样。
问题5:如何求两个函数的卷积？清晰；
clc全部关闭；
x = 0:0.1:12；
y =高斯*** f(x，[140 6])；
图；
plot(x，y)；
Ys=trapz(x，y)%求y到x的面积。
z =高斯*** f(x，[9 6])；
图；
plot(x，z)；
s=conv(y，z)；
n=linspace(0，12，长度(s))；
Ss=trapz(n，s)%求S到x的面积。
Sspsys = ss/ys%求S面积与Y面积之比。
按照上面的说法试试。
问题6:关于卷积，这两个图形的卷积怎么画？翻转第二个形状，得到一个红色矩形。
然后翻译t单位。
(在t0处，向右移动，蓝色矩形)
不同情况下t值的讨论
卷积是通过在与第一个图形相交的区域中积分获得的。
卷积图是一个梯形。
卷积计算如下:
卷积图像是梯形的。
草图如下:
问题7:什么是卷积？如何求两个函数的卷积？15积分简介
卷积(也称卷积)和反卷积(也称反卷积)是积分变换的数学方法，在很多方面都有广泛的应用。利用褶积技术解决试井解释问题已经取得了良好的效果。而反褶积，直到最近，Schroeter、Hollaender和Gringarten解决了他们计算方法的稳定性问题，使得反褶积方法迅速引起试井领域的广泛关注。一些专家认为，反褶积的应用是试井解释方法发展史上的又一次重大飞跃。他们预测，随着新的测试工具和技术的增加和应用，以及与其他专业研究成果的更紧密结合，试井在油气储层描述中的作用和重要性必将增加[1]。
2基本内涵
简单定义:卷积是分析数学中的一个重要运算。
设f (x)和g (x)是R1上的两个可积函数，做一个积分:
可以证明上述积分对于几乎所有的实数x都存在，这样，随着x值的不同，这个积分定义了一个新的函数h(x)，称为函数F与G的卷积，记为h(x)=(f*g)(x)。
很容易验证(f * g)(x) = (g * f)(x)，(f * g)(x)仍然是可积函数。也就是说，空间L1(R1)不是乘法，而是一个代数，甚至是一个Banach代数。
卷积与傅立叶变换密切相关。利用两个函数的傅里叶变换的乘积等于卷积后的傅里叶变换的性质，可以简化傅里叶分析中的许多问题。
卷积得到的函数f*g一般比f和g都光滑，特别是当g是具有紧集的光滑函数，f是局部可积时，它们的卷积f * g也是光滑函数。利用这一性质，对于任意可积函数f，我们可以简单地构造出一系列逼近f的光滑函数序列fs，称为函数的光滑化或正则化。
卷积的概念也可以推广到序列、测度和广义函数。
3定义
卷积是两个变量在一定范围内相乘求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，卷积的结果
,
其中星号*表示卷积。当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序I反转的结果；时间序列的反转使h(i)绕纵轴翻转180度，所以乘法后求和的计算方法称为卷积和，简称卷积。另外，n是h(-i)的位移，不同的n对应不同的卷积结果。
如果卷积的变量是函数x(t)和h(t)，则卷积的计算变成
,
其中p是整数变量，积分也是和，t是函数h(-p)的移位量，星号*表示卷积。
参见杨益明《数字信号处理》第55页，第188页，第264页，机械工业出版社2012出版。
4个属性
每个
完美空间卷积混响
所有卷积运算符都满足以下属性:
交换律结合律分配律数乘以结合律其中a是任意实数(或复数)。
微分定理其中Df表示f的微分，如果在离散域，则指差分算子，包括向前差分和向后差分。
5卷积定理
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。即一个域中的卷积等价于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积对应于频域中的乘积。
F(g(x)*f(x)) = F(g(x))F(f(x))
其中f代表傅立叶变换。
这个定理也适用于各种傅里叶变换变体，如拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、z变换、梅林变换和哈特利变换(见梅林反演定理)。在调和分析中，它也可以推广到定义在局部紧阿贝尔群上的傅立叶变换。
卷积定理可以简化卷积运算。对于一个长度为n的序列，根据卷积的定义计算需要2n- 1组对位乘法，其计算复杂度为:而用傅里叶变换将序列变换到频域后，只需要一组对位乘法。在使用傅立叶变换的快速算法后，总的计算复杂度为。这一结果可应用于快速乘法计算。
6组卷积
卷积和相关分析> & gt
问题8:如何计算u(t)*u(t-1)的卷积？u(t)* u(t-1)= u(t)* u(t)*δ(t-1)
=tu(t)*δ(t-1)
=(t-1)u(t-1)
问题9:信号与系统——什么是卷积？楼主，我说句话:
卷积是一个公式(在信号中非常重要)...一般是用来运算的，比如给你它们的具体函数f1(t)和F2 (t)，让你求F1 (t)和F2 (t)的卷积。只要记住公式，放上F65438+。
卷积的实际意义:信号与系统中用到的很多:零状态响应=激励卷积冲激响应；关于证明楼主参考吴大正的信号和线性系统P60的卷积积分(证明太多，就不写了)。...
如果您有任何问题，请再次联系我。...
问题10:如何理解卷积积分对于非数学专业的学生来说，只要知道如何使用卷积，研究什么是卷积意义不大，它是无穷小元素相乘和累加的一种极限形式。卷积本身只是一种数学运算。就像“蝴蝶运算”一样，如何证明是数学系的人的工作。
在信号与系统中，f(t)的零状态响应y(t)可以通过f(t)与其单位冲激响应h(t)的卷积积分来求解，即y(t)=f(t)*h(t)。学过信号与系统的人都应该知道，时域的卷积等于频域的乘积，即有Y(s)=F(s)×H(s)。(s=jw，拉普拉斯变换后的函数实际上是信号的频域表达式)
有一点你必须明白，在通信系统中，我们关心和研究的是信号的频域，而不是时域，因为信号的频率是承载信息的量。
所以我们需要的是Y(s)这个表达式，但实际上我们往往不能很容易的得到F(s)和H(s)这两个表达式，但是我们可以很容易的直接得到f(t)和h(t)，所以为了找到Y(s)和y(t)的对应关系，我们需要使用卷积运算。
复频域。
S=jw，其中j为复数单位，因此使用复频域。通俗的解释方法是，由于系统中存在电感X=jwL和电容X=1/jwC，其物理意义是系统H(s)对不同的频率分量有不同的衰减，即这种衰减发生在频域，所以为了与时域区分，引入了复数运算。但在复频域的计算形式仍然满足欧姆定理、KCL、KVL和叠加法。
负频率。
之所以出现负频，只是数学运算的结果，只存在于数学运算中，实际中不会出现负频。