一个计算卷积积分的基本公式
用二重积分换元法证明卷积公式
用二重积分换元法证明卷积公式卷积公式是数学中的一种运算，用于描述两个函数之间的关系。
在信号处理、图像处理和数值计算等领域中经常用到卷积公式。
本文将使用二重积分换元法来证明卷积公式。
首先，我们先了解一下二重积分换元法的基本概念。
二重积分换元法是利用变量代换的方法，将原二重积分中的变量替换为新的变量，从而简化被积函数的形式，使得计算更加容易。
设有两个实值函数 f(x) 和 g(x)，定义它们的卷积函数 (f*g)(x)如下：(f*g)(x) = ∫[-∞,∞] f(x-t)g(t) dt其中，积分运算从负无穷到正无穷。
要证明卷积公式，我们需要证明以下等式成立：∫[-∞,∞] (f*g)(x) dx = ∫[-∞,∞] f(x)g(x) dx为了方便计算，我们先对卷积公式做一个变形。
首先，我们令u = x-t，于是 t = x-u。
然后对变量 u 求导，得到 du = -dt。
将上述变换代入卷积公式中，得到：(f*g)(x) = ∫[-∞,∞] f(u)g(x-u) (-du)将上式中的积分限进行一下变换。
当 t = -∞ 时，有 u = x-(-∞)= ∞；当 t = ∞ 时，有 u = x-∞ = -∞。
所以，积分限可以变换为∞ 和 -∞。
(f*g)(x) = ∫[∞,-∞] f(u)g(x-u) (-du)现在我们开始证明卷积公式。
根据卷积公式的右边，我们有：∫[-∞,∞] f(x)g(x) dx根据二重积分换元法，我们令 v = x-u，于是 x = v+u。
对变量v 求导，得到 dv = dx。
将上述变换代入卷积公式中，得到：∫[-∞,∞] f(x)g(x) dx = ∫[-∞,∞] f(v+u)g(v) dv接下来，我们将积分限进行一下变换。
当 x = -∞ 时，有 v = -∞-u = -∞；当x = ∞ 时，有v = ∞-u = ∞。
所以，积分限可以变换为 -∞ 和∞。
∫[-∞,∞] f(x)g(x) dx = ∫[-∞,∞] f(v+u)g(v) dv我们使用换元法，并令 u = x-t，v = x，则有 x = u+v。
卷积和计算方法
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。
求y1与y2两个多项式的乘积，即y=y1×y2=(2+x-2x^2)×(1+2x-x^2),求出的结果为y=2+5x-2x^2-5x^3+2x^4。转化成卷积结果为y(n)=[2,5,-2,-5,2]，即多项式乘积结果的系数。
假设两个求卷积的序列为x(n)=[2,1,-2]和h(n)=[1,2，-1]，求二者的卷积y(n)=x(n)*h(n)。
其实卷积的计算步骤和多项式乘法的计算步骤是一样的，把上面两个求卷积的序列转化成多项式，即y1=2+x-2x^2,多项式的零阶、一阶、二阶系数分别为x(n)的x(0),x(1),x(2)，同y2=1+2x-x^2,多项式的零阶、一阶、二阶系数分别为h(n)的h(0),h(1),h(2).
除法的卷积公式
除法的卷积公式
除法的卷积公式通常用于描述两个信号或函数在时间或空间上的卷积。
在数学和工程领域，卷积是一种重要的运算，用于分析信号、图像、系统响应等。
假设有两个函数 f(t) 和 g(t)，它们的卷积定义为：
(f g)(t) = ∫(-∞ to ∞) f(τ) g(t - τ) dτ
其中，f(τ) 和 g(t - τ) 是 f 和 g 的时间变量在 t 时刻的值，dτ 是积分变量。
对于除法的情况，如果我们要计算 f / g 的卷积，可以按照以下步骤进行：
1. 首先计算 f 和 g 的卷积：
(f g)(t) = ∫(-∞ to ∞) f(τ) g(t - τ) dτ
2. 然后，将卷积的结果除以 g(t)：
(f / g)(t) = (f g)(t) / g(t)
需要注意的是，除法的卷积公式仅在 g(t) 不为零时有效。
如果 g(t) 在某些
时间点为零，那么该公式可能会产生不定义或无穷大的结果。
因此，在实际
应用中，需要确保除数不为零，或者采取适当的处理方法来避免除以零的情况。
两个函数卷积
两个函数卷积
卷积是信号处理和图像处理中常用的操作，它是将两个函数进行叠加加权的数学运算。
在信号处理中，卷积可以用来模糊图像、滤除噪声等。
下面我们来讨论如何进行两个函数的卷积。
假设有两个函数f(x)和g(x)，它们的卷积表示为(f*g)(x)，其中x 表示自变量。
卷积的计算方法如下：
(f*g)(x) = ∫[f(t)g(x-t)]dt
上述公式表示了函数f(x)和g(x)的每一个时刻t的乘积在整个定义域上的积分。
这个积分可以理解为将函数f(x)沿着x轴平移，并与g(x)进行逐点相乘，然后对结果进行积分。
卷积的计算可以分为离散和连续两种情况。
在离散的情况下，我们可以将积分替换为求和。
具体计算方法如下：
(f*g)(x) = Σ[f(n)g(x-n)]
在这个公式中，n表示离散的时刻。
卷积的结果是一个新的函数，它描述了两个函数之间的关系。
卷积可
以用来寻找两个函数之间的相似性，以及它们之间的交互作用。
在信号处理中，卷积可以用来设计滤波器，以滤除噪声或增强信号。
需要注意的是，卷积是一个线性操作，满足交换律和结合律，即
(f*g)(x) = (g*f)(x)和(f*(g*h))(x) = ((f*g)*h)(x)。
这些性质使得卷积成为一种非常有用的数学工具。
总结起来，卷积是将两个函数进行加权叠加的数学运算，用于信号处理和图像处理中。
它可以通过积分或求和来计算，并用于寻找函数之间的相似性和交互作用。
卷积是一种线性操作，具有交换律和结合律。
讲义二：卷积与微分方程的数值法求解
讲义二：卷积与微分方程的数值法求解一、 从离散卷积和到连续卷积序列f 1(k )和f 2(k )的离散卷积定义式为()()()()1212i f k f k f i f k i ∞=−∞∗=−∑ 用来计算离散卷积的函数为：f=conv(f1,f2) f1,f2为参与卷积运算的两个序列，f 为卷积的结果，长度为length(f1)+length(f2)-1。
[f,r]=deconv(f1,f2) 解卷运算，使f1=conv(f,f2)+r 成立EX 错误！文档中没有指定样式的文字。
-1 ()()1sin ,010x k k k =≤≤，()20.8,015k x k k =≤≤，计算离散卷积和()y k =()1x k ∗()2x k 。
%程序5_1 计算离散卷积和k1=0:10; %x1的变量取值范围x1=sin(k1); %构建x1序列k2=0:15; %x2的变量取值范围x2=0.8.^k2; %构建x2序列y=conv(x1,x2); %计算卷积结果%显示卷积结果subplot(3,1,1);stem(k1,x1);title('x_1(k)');subplot(3,1,2);stem(k2,x2);title('x_2(k)');k=0:length(y)-1;subplot(3,1,3);stem(k,y);title('y(k)');下面讨论连续卷积的计算：连续时间函数1()f t 和2()f t 的卷积定义为：()()()()()1212f t f t f t f f t d τττ∞−∞=∗=−∫由于计算机实际处理的数据必须满足：1、离散存储；2、有限数据量。
连续信号的处理必须首先经过数值化的过程，以离散的形式被分析、保存和处理。
用数值方法计算卷积需要将卷积积分看作信号的分段求和来实现，这样会得到一定的精确度要求下的卷积。
()()()()()()()1212120lim k f t f t f t f f t d f k f t k τττ∞∞−∞Δ→=−∞=∗=−=Δ−ΔΔ∑∫ 如果我们只求当t n =Δ(n 为整数)时f (t )的值()f n Δ,则得：()()()()1212[()]k k f n f k f n k f k f n k ∞∞=−∞=−∞Δ≈ΔΔ−ΔΔ=ΔΔ−Δ∑∑ 式中的()12[()]k f k f n k ∞=−∞Δ−Δ∑实际上就是连续信号f 1(t )和f 2(t )经等时间间隔Δ均匀抽样的离散序列1()f k Δ和2()f k Δ的离散卷积和。
卷积的几种计算方法以及程序实现FFT算法
t
t 2
u(t ) u(t 2) ，求 i(t ) 的零状态响应。
R 1
i(t )
L 1H
2) 冲激响应为 h(t ) e u(t ) 3)
i(t ) e( ) h(t ) d
e ( t 1) )u(t 2)
Made by 霏烟似雨
数字信号处理
ht 1
e
t 2
u (t ) u (t 2)
e t 1
e t u (t )
O
t
波形
O
2
t
2. 今有一输油管道，长 12 米，请用数字信号处理的方法探测管道内部的损伤，管道的损伤可能为焊 缝，腐蚀。叙述你的探测原理，方法与结果。 （不是很清楚） 探测原理：因为输油管道不是很长，可以考虑设计滤波器器通过信号测量来测试管道的损伤，当有 焊缝时，所接受的信号会有所损失，当管道式腐蚀时，由于管壁变得不再是平滑的时候，信号的频率 就会有所改变。
可以看出， X1[k ], X 2 [k ] 分别为从 X [k ] 中取出的 N/2 点偶数点和奇数点序列的 N/2 点 DFT 值，所 以，一个 N 点序列的 DFT 可以用两个 N/2 点序列的 DFT 组合而成。但是，从上式可以看出，这样的组 合仅表示出了 X [k ] 前 N/2 点的 DFT 值， 还需要继续利用 X1[k ], X 2 [k ] 表示 X [k ] 的后半段本算法推导才 完整。利用旋转因子的周期性，有： WN / 2 WN / 2
Made by 霏烟似雨
数字信号处理
function X = dif2(x) N = length(x) ; if N == 1 X=x; else x1 = x(1:N/2) ; x2 = x(N/2+1:N) ; W = exp(-1i * 2 * pi / N * (0:(N/2-1))) ; X = zeros(1 , N) ; X(1:2:N-1) = dif2(x1 + x2) ; X(2:2:N) = dif2((x1 - x2) .* W) ; end return ; function X = real_fft(x) N = length(x) ; xx = x(1:2:N) + 1j * x(2:2:N) ; XX = dit2(xx) ; %can be changed to other realization of fft XX_conj_rev = conj([XX(1) , fliplr(XX(2:end))]); Xcs = (XX + XX_conj_rev) / 2 ; Xca = (XX - XX_conj_rev) / 2 ; W = exp(-1i * 2 * pi / N * (0:(N/2-1))) ; X = [Xcs + W .* Xca / 1j , Xcs - W .* Xca / 1j] ; return ; 二的方幂：
卷积的定义和证明
卷积的定义和证明卷积是一种数学运算方法，用于处理信号和系统。
它被广泛应用于图像处理、语音处理、信号处理等领域。
本文将介绍卷积的定义和证明。
一、卷积的定义假设有两个函数f和g，它们的卷积定义为：$$(f*g)(t)=\int_{-\infty}^\infty f(t-\tau)g(\tau)d\tau$$其中，t表示时间，∈R，τ表示卷积核或滤波器的延迟时间。
卷积核或滤波器可以看作是g函数，它的作用是对f函数进行滤波或卷积运算。
卷积的结果是一个新的函数，称为卷积函数。
卷积函数的物理意义是：在t时刻，输入f和g的卷积值就是f 时刻和g时刻的“重叠部分”的积分。
因此，卷积运算可以理解为对函数f进行滤波和融合，从而得到更有用的信息。
二、卷积的证明要证明卷积的定义，首先需要理解积分的基本性质和变量代换法则。
假设有函数h(t)=f(t-τ)g(τ)，那么卷积的定义可以表示为：$$(f*g)(t)=\int_{-\infty}^\infty h(t) d\tau$$步骤1：将函数h(t)按照时间τ进行反转，并将τ替换为t-τ，得到：$$h(-\tau)=f(-\tau+t)g(-\tau)=f(t-\tau)g(\tau)=h(\tau)$$步骤2：将h(t)拆分成两个部分，一个是h(t)当τ≥0时的值，一个是h(t)当τ<0时的值，即：$$h(t)=\begin{cases} h(\tau), & \tau \geq 0 \\ 0, & \tau < 0\end{cases}$$步骤3：将卷积积分转化为关于h(t)的积分，得到：$$(f*g)(t)=\int_{-\infty}^\infty h(t) d\tau=\int_{0}^\infty h(t) d\tau$$步骤4：将h(t)表示成两个部分，即：$$h(t)=h(t)\cdot u(\tau)+h(t)\cdot u(-\tau)$$其中，u(\tau)表示单位阶跃函数。
卷积积分的运算
y(t) x(t) h(t) x( )h(t )d
1）将x(t)和h(t)中的自变量由t改为，成为函数的自 变量； 2）把其中一个信号翻转、平移；
h( ) 翻转h( ) 平移th(( t)) h(t )
3）将x() 与h(t )相乘；对乘积后的图形积分。
例11：画出下列系统的模拟图
y(t) 5 y(t) 3 y(t) 3x(t) x(t)
例：引入辅助函数q(t)
q(t) 5q(t) 3q(t) x(t) 利用微分特性法 y(t) 3q(t) q(t)
q(t) x(t) 5q(t) 3q(t)
例12：根据系统的模拟图写出其微分方程模型
et
d
r t
d
et
rt
et
rt
et
T rt
rt de(t)
dt
t
r(t) e(t)dt
rt et rt et T
例10：试用系统模拟图来表示下列方程所描述的LTI系统
a2 y(t) a1 y(t) a0 y(t) b2 x(t) b1 x(t) b0 x(t) a2 y(t) b2 x(t) b1 x(t) b0 x(t) a1 y(t) a0 y(t)
y(t )
1 a2
[b2 x(t )
b1 x(t )
b0 x(t )
a1
y(t)
a0
y(t )]
y(t )
1 a2
[b2 x(t )
b1 x(1) (t )
b0 x(2) (t ) a1 y(1) (t ) a0 y(2) (t )]
根据该式，可直接画出系统模拟图
y(t)
微积分讲座---Z2.13 卷积公式
f1(t) * f2 (t)
f1( )
f2 (t
)d
e ( ) (t )d
e (t- )d 0
[ t e d ] (t) 0
e t (t) 0
(1 et ) (t)
4
h(t)
LTI系统 零状态
由时不变性： δ(t-τ)
h(t-τ)
由齐次性：f (τ)δ(t-τ)
f (τ) h(t-τ)
yzs(t)?
由叠加性：
f (τ)δ (tτ )dτ ǁ
f (τ ) h (t τ )d τ ǁ
f (t)
yzs (t)
y zs (t )
f ( )h(t ) d 卷积积分
量，t为参变量。结果仍为t 的函数。可演变其他上下限.
yzs (t)
f ( )h(t ) d f (t) * h(t)
3
2.3 卷积积分
第二章 连续系统的时域分析
例1：f1 (t) =e-tε(t) ， f2 (t) = ε(t)，求f (t) = f1 (t)* f2 (t)。
解： f (t)
2
2.3 卷积积分
第二章 连续系统的时域分析
[定义] 卷积积分
已知定义在区间(–∞,∞)上的两个函数f1(t)和f2(t)，则
定义积分
f (t)
f1(
)
f2 (t
)d
为f1(t)与f2(t)的卷积积分，简称卷积；记为 f(t)= f1(t)*f2(t)
注意：积分是在虚设的变量τ下进行的，τ为积分变
2.3 卷积积分
知识点Z2.13
第二章 连续系统的时Байду номын сангаас分析
卷积公式
主要内容：
信号与系统-卷积积分
§2.6 卷积
信号与系统
§2.6.1 卷积定义
定义： 设有两个 函数 f1(t) f2 (t) ，积分
f (t) f1( ) f2(t )d
称为 f1(t) f2 (t) 的卷积积分，简称卷积，记为 f (t) f1(t) f2(t) 或 f (t) f1(t) f2(t)
t 0 , f2 ( ) 未移动 t 0 , f2 ( ) 右移 f2 (t ) t 0 , f2 ( ) 左移 f2 (t )
3
f2(t )
2
1 O 1 t3
t
下限
上限
f2(t )
t-3
t
f1( ) f2 (t ) -1
1
当
t
从
到
变化时，3对应的 2
f2(t )
从左向右移动。
f (t) f1( ) f2 (t )d
对τ延时t，
－(τ- t)= t- τ
积分结果为t 的函数
1.
积分变量改为
2.
f2(t)
f2 ( ) 反折
时延
f2( )
f2(t
)
3.相乘 f1( ) f2 (t )
4.乘积的积分 f1( ). f2 (t )d
信号与系统
§2.6.3 卷积图解过程
例 ：f1 (t )
f1
(Gt )2
(t
),
f2 (t )
t [u(t) 2
u(t
3)]
f1( )
1
1 O 1 t
f2(t )
3 2
t
t
1
1 O
f
1(
2
)
3
2
O
卷积公式详解(一)
卷积公式详解(一)卷积公式详解什么是卷积?卷积是一种数学运算符号，广泛应用于信号处理、图像处理和深度学习等领域。
它用于描述两个函数之间的关系，通常用符号“*”表示。
卷积的定义给定两个函数 f(x) 和 g(x)，它们的卷积定义为：∞(τ)g(x−τ)dτ(f∗g)(x)=∫f−∞或者对于离散的情况，定义为：∞(m)g(n−m)(f∗g)(n)=∑fm=−∞其中，−∞到+∞或者−∞到+∞的积分或者求和表示函数的有效范围。
卷积的意义卷积运算在信号处理和图像处理中具有重要的意义。
它可以用于信号的平滑、信号的去噪、边缘检测等。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）利用卷积运算对图像进行特征提取和分类。
卷积公式的解释卷积公式 (f ∗g )(n )=∑f ∞m=−∞(m )g (n −m ) 表示函数 f 和 g 的有效范围内，对两个函数进行对位相乘后的求和。
首先，函数 f(m) 和 g(n-m) 表示在不同位置的函数 g 与函数 f 的对应值，对这些对应值进行相乘，然后将乘积求和得到最终的结果。
求和的范围是在整个函数 f(m) 和 g(n-m) 的有效范围内，即对所有的 m 求和。
卷积的性质卷积具有一些重要的性质，如交换律、结合律和分配律等。
这些性质使得卷积在信号处理和深度学习中非常有用。
1.交换律：f ∗g =g ∗f 2.结合律：(f ∗g )∗ℎ=f ∗(g ∗ℎ) 3.分配律：f ∗(g +ℎ)=f ∗g +f ∗ℎ卷积的应用卷积在很多领域都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景：• 信号平滑：通过卷积可以对信号进行平滑处理，去除噪声和不必要的波动。
• 信号滤波：卷积可以对信号进行滤波，如低通滤波、高通滤波等。
•图像处理：卷积在图像处理中被广泛应用，如边缘检测、图像增强等。
•深度学习：卷积神经网络（CNN）利用卷积运算对图像进行特征提取和分类。
总结通过本文的解释，我们了解了卷积的定义、意义和公式。
拉普拉斯逆变换卷积积分
拉普拉斯逆变换卷积积分
拉普拉斯逆变换卷积积分是一种常见的数学运算方法，用于求解
拉普拉斯变换后函数的逆变换。
它可以通过卷积积分的方式来实现。
具体来说，设函数F(s)的拉普拉斯变换为F(s)=L[f(t)]，其中
f(t)为原函数。
则拉普拉斯逆变换卷积积分的数学表达式为：
f(t) = (1/2πi)∫[c-i∞,c+i∞]e^(st)F(s)ds
其中，c为一个实数，需要满足所有F(s)的奇点都位于c的右半
平面内。
拉普拉斯逆变换卷积积分的求解过程较为复杂，需要利用留数定理、快速变换等方法。
首先，需要找到F(s)在右半平面内的奇点，并
计算其留数；然后，通过留数定理计算积分路径上的积分结果；最后，利用卷积公式将各个奇点的贡献加和得到最终的逆变换结果f(t)。
拉普拉斯逆变换卷积积分在信号处理、电路分析等领域有广泛的
应用。
通过该方法，可以将复杂的拉普拉斯变换后的函数转化为原始
的时域函数，使得问题求解更加方便和直观。
信号与系统第二章(3)卷积积分
y(t) 1 f1(τ ) f2( t - ) τ y(3)
0 (e) t >3
3
t
τ
0 (f )
3
t
例2 求下图所示函数 f1(t )和 f2 (t )的卷积积 分.
2
f1 (t ) f 2 (t )
3 4
2
0 2
2
f1 (τ )
t
0
2
f 2 ( τ )
3 4
t
解(1) )
2
0
2
τ -2
0
τ
(2) )
由前面分析知: 由前面分析知:
y zs (t ) = ∫ f (τ )h(t τ )dτ
0
tHale Waihona Puke = f (t ) h(t )
这是求解零状态响 应的另一种方法. 应的另一种方法
二,卷积的图示法
第一步, 波形,将波形图中的t轴 第一步,画出 f 1 ( t ) 与 f 2 ( t ) 波形,将波形图中的 轴 ) 改换成τ轴 的波形. 改换成 轴,分别得到 f1 ( τ) f 2 ( τ的波形. 和 第二步, 波形以纵轴为中心轴翻转180° 第二步,将 f 2 (τ)波形以纵轴为中心轴翻转180°, 波形. 得到 f 2 ( τ)波形. 第三步,给定一个t值 波形沿τ轴平移 轴平移|t|. 第三步,给定一个 值,将 f 2 ( τ) 波形沿 轴平移 . 在t<0时, 波形往左移;在t>0时,波形 时 波形往左移; 时 往右移. 的波形. 往右移.这样就得到了 f 2 ( t τ) 的波形.
2
2
-1
0
t
f2 (t )
1
-1
0
1
计算卷积的方法
详细描述了系统传递函数的计算过程，包括系统传递 函数的定义、系统函数的表示、系统传递函数的计算 步骤以及计算实例。
详细描述
系统传递函数是描述线性时不变系统动态特性的数学模 型，可以通过系统的输入输出关系来计算。具体来说， 假设有一个线性时不变系统，其输入为x(t)，输出为y(t)， 系统的传递函数可以通过以下步骤得到：首先根据系统 的输入输出关系列出微分方程，然后通过拉普拉斯变换 求解微分方程，得到传递函数H(s)。
04
卷积的特性
时移性
总结词
卷积的结果可以通过将其中一个信号进 行时间平移来获得。
VS
详细描述
卷积运算具有时移性，即当一个信号在时 间上平移时，其与另一个信号的卷积结果 也会相应地发生平移。这种特性在信号处 理和控制系统等领域中非常重要，因为它 允许我们通过改变输入信号的时间位置来 控制输出信号的时间响应。
滤波器
滤波器
卷积在信号处理中常常用于实现滤波器功能。通过设计特定 的滤波器系数（相当于冲激响应），可以对输入信号进行滤 波处理，提取出需要的信号成分或者抑制不需要的噪声干扰 。
IIR滤波器和FIR滤波器
在数字信号处理中，滤波器可以分为无限冲激响应（IIR）滤波 器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器具有反馈结构，可 以实现对信号的递归处理；而FIR滤波器没有反馈结构，只能实 现线性相位响应。
计算卷积的方法
• 卷积的定义 • 卷积的物理意义 • 计算卷积的方法 • 卷积的特性 • 卷积的计算实例
01
卷积的定义
数学定义
数学上，卷积是一种二元运算，表示为 *。 对于两个函数 f 和 g，它们的卷积定义为
(f * g)[n] = sum_{k=-infty}^{+infty} f[k] g[n-k])
卷积公式
卷积公式卷积的物理意义是将输入信号用时移加权的单位冲激信号和（积分）表示，然后输出就是各个冲激信号作用系统后再求和，而时移量u（f(t-u)），再对u积分，就产生了反转。
卷积的物理意义(2009-11-30 09:25:54)卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。
因为是对模拟信号论述的，所以常常带有繁琐的算术推倒，很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了，那么卷积究竟物理意义怎么样呢？卷积表示为y(n) = x(n)*h(n)假设0时刻系统响应为y(0),若其在1时刻时，此种响应未改变，则1时刻的响应就变成了y(0)+y(1),叫序列的累加和（与序列的和不一样）。
但常常系统中不是这样的，因为0时刻的响应不太可能在1时刻仍旧未变化，那么怎么表述这种变化呢，就通过h(t)这个响应函数与x(0)相乘来表述，表述为x(m)×h(m-n)，具体表达式不用多管，只要记着有大概这种关系，引入这个函数h(t)就能够表述y(0)在1时刻究竟削弱了多少，然后削弱后的值才是y(0)在1时刻的真实值，再通过累加和运算，才得到真实的系统响应。
再拓展点，某时刻的系统响应往往不一定是由当前时刻和前一时刻这两个响应决定的，也可能是再加上前前时刻，前前前时刻，前前前前时刻，等等，那么怎么约束这个范围呢，就是通过对h(n)这个函数在表达式中变化后的h(m-n)中的m 的范围来约束的。
即说白了，就是当前时刻的系统响应与多少个之前时刻的响应的“残留影响”有关。
当考虑这些因素后，就可以描述成一个系统响应了，而这些因素通过一个表达式（卷积）即描述出来不得不说是数学的巧妙和迷人之处了。
对于非数学系学生来说，只要懂怎么用卷积就可以了，研究什么是卷积其实意义不大,它就是一种微元相乘累加的极限形式。
卷积本身不过就是一种数学运算而已。
就跟“蝶形运算”一样，怎么证明，这是数学系的人的工作。
在信号与系统里，f(t)的零状态响应y(t)可用f(t)与其单位冲激响应h(t) 的卷积积分求解得，即y(t)=f(t)*h(t)。
信号与系统卷积定义解题
信号与系统卷积定义解题卷积是一种在信号与系统分析中广泛应用的重要数学工具。
其定义为：给定两个函数$f(t)$和$g(t)$，则它们的卷积$f(t)*g(t)$定义为：$$f(t)*g(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t-\tau) d\tau$$其中，$f(t)$和$g(t)$分别被称为卷积的两个因子，$\tau$是积分变量。
卷积具有以下性质：1. 交换律：$f(t)*g(t) = g(t)*f(t)$2. 分配律：$(f(t)+g(t))*h(t) = f(t)*h(t) + g(t)*h(t)$3. 结合律：$(f(t)*g(t))*h(t) = f(t)*(g(t)*h(t))$4. 元素乘法：$f(t)*(ag(t)) = a(f(t)*g(t))$5. 积分内的乘积：$f(t)*g(t) = g(t)*f(t) = \int_{-\infty}^{\infty} g(\tau)f(t-\tau) d\tau$在使用卷积求解问题时，一般需要进行以下步骤：1. 将问题中的信号用函数形式表示，并确定卷积的因子。
2. 利用卷积公式计算卷积积分。
3. 对结果进行必要的化简和处理，得到最终的结果。
例如，求以下信号的卷积：$f(t) = 2u(t)$，$g(t) = e^{-t}$。
则卷积定义式为：$$f(t)*g(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t-\tau) d\tau = \int_{0}^{\infty} 2e^{-\tau}e^{-(t-\tau)} d\tau$$化简得：$$f(t)*g(t) = 2\int_{0}^{\infty} e^{-t} d\tau = 2e^{-t}\int_{0}^{\infty} d\tau = 2e^{-t}$$因此，$f(t)*g(t) = 2e^{-t}$。
方浩概率论卷积公式
方浩概率论卷积公式一、背景介绍方浩是著名的数学家，他的概率论卷积公式在数学领域具有重要地位。
卷积公式是概率论中的一种运算方式，它可以将两个函数相乘后求和，广泛应用于数学分析和概率论等领域。
在方浩的卷积公式中，离散情况下是数列相乘再求和，连续情况下是函数相乘再积分。
二、方浩的概率论卷积公式内容方浩的概率论卷积公式主要是关于离散和连续情况的卷积计算方法。
离散情况下，它是数列相乘后求和；连续情况下，它是函数相乘后积分。
具体形式如下：1离散情况：设{Xn,n=1,2,∙∙∙}⅛{Zn,n=1,2,…}是两个实随机变量序列，如果它们有相同的分布函数，则它们的卷积定义为：(i)当n为奇数时,Zn=O;(ii)当n为偶数时，Zn=(X1+X2+…+Xn)∕n.卷积的极限定义为：Z=Iim[Zn∕n].(这里“1im”表示对n趋于无穷大的极限)2.连续情况：设f和g是两个在某区间上定义的实函数，它们的卷积定义为：(i)积分限从-8到+8；(ii)被积函数是f(x)g(r);(iii)积分的结果是f和g的卷积。
三、方浩的概率论卷积公式的应用方浩的概率论卷积公式具有广泛的应用价值。
在数学分析中，它可以帮助我们更好地理解函数的性质；在概率论中，它可以用于研究随机变量的分布情况；在信号处理中，它可以用于研究信号的卷积运算。
此外，方浩的概率论卷积公式还可以用于求解一些复杂的微分方程和积分方程等问题。
四、总结方浩的概率论卷积公式是一种重要的数学工具，它涉及到离散和连续两种情况下的卷积计算方法。
这个公式不仅在数学领域有着广泛的应用价值，而且在其他领域中也具有不可替代的地位。
通过对方浩的概率论卷积公式的深入学习和理解，我们可以更好地掌握卷积运算的原理和方法，为解决实际问题提供有力的支持。
卷积 归一化公式
卷积，归一化公式
卷积公式是一种基本的数学运算，用于描述两个函数之间的关系。
在信号处理和图像处理中广泛应用。
设有两个函数f(x) 和g(x)，它们的卷积记作(f * g)(x)，定义为：
(f * g)(x) = ∫f(t)g(x-t)dt
其中，∫表示积分运算，t 是积分变量。
归一化公式是一种常用的数学公式，将数据映射到一定范围内，以消除不同数据之间的量纲差异。
设有一组数据x，要将其归一化到[0,1] 的范围内，归一化公式可以表示为：
x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
其中，x'是归一化后的数据，min(x)表示数据中的最小值，max(x)表示数据中的最大值。
归一化公式能够使得不同数据在同一范围内进行比较和处理，提高数据的可比性和处理效果。