卷积数值计算
卷积数值计算是计算机视觉和信号处理等领域中常用的计算方法。在卷积操作中，我们通常会取一个特定大小的矩阵（称为卷积核或过滤器）对输入数据进行逐点扫描并进行内积运算。这个过程可以通过以下步骤来实现：定义卷积核：卷积核通常是一个固定大小的矩阵，例如3x3、5x5等。在卷积操作中，我们将这个卷积核应用到输入数据的每一个位置上。逐点扫描：对于输入数据中的每一个位置，我们将卷积核中的每一个元素与该位置及其周围的数据进行内积运算。具体来说，我们将卷积核中的每一个元素与输入数据中对应位置及其周围的元素进行乘积运算，然后将这些乘积相加得到该位置的卷积值。移动卷积核：在得到一个位置的卷积值后，我们将卷积核向右或向下移动一个单位，然后重复步骤2，直到卷积核移动到输入数据的边缘。输出结果：在卷积操作完成后，我们将得到一个与输入数据形状相同的结果矩阵，这个结果矩阵就是卷积操作的结果。在实际的卷积数值计算中，我们通常会使用一些优化技巧来提高计算效率，例如使用快速傅里叶变换（FFT）来计算卷积值、使用GPU加速计算等。同时，为了减少计算量，我们通常会使用一些滤波器或预处理技术来减少输入数据的维度或范围。
卷积参数计算公式
卷积参数计算公式 在神经网络中，卷积操作是一种重要的特征提取方法，它通过卷积核与输入数据进行卷积运算，从而得到特征图。在进行卷积操作时，需要计算卷积参数，本文将介绍卷积参数的计算公式。 在卷积操作中，卷积参数主要包括卷积核的尺寸、步长和填充。下面将逐一介绍这些参数的计算公式。 1. 卷积核尺寸： 卷积核尺寸指的是卷积核的宽度和高度。假设卷积核的宽度为W，高度为H，则卷积核的尺寸为W×H。 2. 步长： 步长指的是每次卷积核在输入数据上移动的距离。假设水平方向的步长为S_w，垂直方向的步长为S_h，则步长为S_w×S_h。 3. 填充： 填充是在输入数据的边缘周围添加额外的像素值，以保持输出特征图的尺寸与输入特征图一致。通常，填充分为两种类型：零填充和非零填充。零填充指的是在输入数据的边缘周围添加零像素值，非零填充指的是在输入数据的边缘周围添加非零像素值。 对于零填充的情况，假设水平方向的零填充像素数为P_w，垂直方向的零填充像素数为P_h，则在计算输出特征图的尺寸时，需要将输入
特征图的宽度和高度分别加上2P_w和2P_h。在进行卷积操作时，卷 积核在输入数据上的移动范围也需要加上填充的像素数。 而对于非零填充的情况，填充的像素值与卷积核的对应位置需要通 过计算公式得到。 综上所述，卷积参数的计算公式可以表示为： 输出特征图宽度 = (输入特征图宽度 - 卷积核宽度 + 2×水平方向填 充像素数) / 水平方向步长 + 1 输出特征图高度 = (输入特征图高度 - 卷积核高度 + 2×垂直方向填 充像素数) / 垂直方向步长 + 1 其中，水平方向填充像素数和垂直方向填充像素数的计算公式根据 具体的填充方式而定。 需要注意的是，以上计算公式仅适用于卷积操作。对于池化操作等 其他操作，计算公式可能会有所不同。 总结起来，卷积参数的计算公式包括卷积核尺寸、步长和填充。根 据这些参数，可以计算出输出特征图的宽度和高度，从而确定卷积操 作在神经网络中的具体应用。 通过以上介绍，相信读者对卷积参数的计算公式有了更清晰的理解。在实际应用中，合理设置卷积参数对于神经网络的性能和效果至关重要。因此，深入了解卷积参数的计算公式对于神经网络的设计和优化 具有重要意义。
卷积的数值运算
卷积的数值运算 1、主函数（计算任意两个函数的卷积） %%%用数值计算方法计算连续信号卷积积分f(t)=f1(t)*f2(t)%%% %k是指f(t)对应的时间向量；p是指取样时间间隔； %f1是指f1(t)的非零样值向量；f2是指f2(t)的非零样值向量； %k1是指f1(t)的对应时间向量；k2是指f2(t)的对应时间向量； function[f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p) f=conv(f1,f2); f=f*p; k0=k1(1)+k2(1); %k0为f(t)时间向量的起点位置 k3=length(f1)+length(f2)-2; %k3为f(t)的样值总宽度 k=k0:p:k3*p; subplot(2,2,1);plot(k1,f1); title('f1(t)');xlabel('t');ylabel('f(1)'); %绘制f1(t)的时域图subplot(2,2,2);plot(k2,f2); title('f2(t)');xlabel('t');ylabel('f(2)'); %绘制f2(t)的时域图subplot(2,2,3);plot(k,f); %绘制f(t)的时域波形图 h=get(gca,'position');h(3)=2*h(3); set(gca,'position',h); %将f(t)函数的横坐标范围扩为原图的2倍 title('f(t)=f1(t)*f2(t)'); xlabel('t'); ylabel('f(t)'); 2、子函数（计算f1=cos(k1)和f2=sin(k1)两个函数的卷积）： p=0.1; k1=0:p:20; f1=cos(k1); k2=k1; f2=sin(k1); [f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p);%调用主函数 3、MATLAB实现效果： 第1 页
卷积后尺寸计算公式(一)
卷积后尺寸计算公式(一) 卷积后尺寸计算公式 在深度学习中，卷积操作是一种常用的神经网络层，它对输入数 据进行特征提取和降维，常常用于图像处理、自然语言处理等任务中。在进行卷积操作时，计算输入数据经过卷积后的尺寸是很重要的。 下面将介绍常见的卷积后尺寸计算公式，并通过具体示例进行解 释说明。 一维卷积后尺寸计算公式 对于一维卷积，输入数据的形状可以表示为(batch_size, input_length, input_channels)，输出数据的形状可以表示为 (batch_size, output_length, output_channels)。 其中，输入长度为input_length，卷积核的大小为kernel_size，卷积步长为stride，填充大小为padding。 卷积后的尺寸计算公式如下： output_length = [(input_length - kernel_size + 2*padding) / stride] + 1 示例：
假设输入数据的长度为100，卷积核的大小为5，步长为1，填充 为0，则卷积后的尺寸计算公式为： output_length = [(100 - 5 + 2*0) / 1] + 1 = 96 因此，输入长度为100的数据经过大小为5的卷积核进行卷积后，输出长度为96的数据。 二维卷积后尺寸计算公式 对于二维卷积，输入数据的形状可以表示为(batch_size, input_height, input_width, input_channels)，输出数据的形状可 以表示为(batch_size, output_height, output_width, output_channels)。 其中，输入高度为input_height，输入宽度为input_width，卷 积核的大小为(kernel_height, kernel_width)，卷积步长为 (stride_height, stride_width)，填充大小为(padding_height, padding_width)。 卷积后的尺寸计算公式如下： output_height = [(input_height - kernel_height + 2*padding_height) / stride_height] + 1 output_width = [(input_width - kernel_width + 2*padding_width) / stride_width] + 1 示例：
大数据常用算法卷积计算
大数据常用算法卷积计算 一、概述 卷积计算是一种在大数据领域中常用的算法，主要用于图像处理、信号处理、机器学习等领域。它通过将输入数据与一个或多个卷积核进行卷积运算，从而提取输入数据的特征，并进行分类、识别等操作。 二、卷积计算原理 卷积计算的基本原理是将输入数据与一个或多个卷积核进行逐元素相乘并求和，以得到输出结果。卷积核可以是常数、权重或其他形式的函数，其大小和形状可以根据具体应用场景进行调整。在图像处理中，卷积核通常是一个矩阵，用于提取图像中的局部特征；在信号处理中，卷积核可以是频率响应、自相关函数等。 三、常用算法 在大数据领域中，常用的卷积计算算法包括： 1. 滑动窗口卷积：将输入数据分成多个窗口，每个窗口与一个卷积核进行卷积运算，然后将结果拼接起来得到最终结果。这种方法适用于处理大规模数据集。 2. 多层卷积神经网络：基于深度学习技术，通过多个卷积层提取输入数据的特征，最终得到分类或识别结果。这种方法适用于图像识别、物体检测等任务。 3. 滤波器卷积：使用一组滤波器对输入数据进行卷积运算，以提取不同尺度和方向的特征。这种方法适用于信号处理和语音识别等领域。 四、应用场景 卷积计算广泛应用于以下领域： 1. 图像处理：图像分类、目标检测、人脸识别等。 2. 信号处理：语音识别、音频处理、地震信号分析等。 3. 机器学习：分类、回归、聚类等。 4. 自然语言处理：文本分类、情感分析等。 五、算法优化 为了提高卷积计算的效率，可以采用以下优化方法： 1. 批量处理：将多个样本数据组合在一起进行批量处理，以提高计算效率。
2. 并行计算：利用多核处理器或分布式计算资源，将卷积运算分解成多个子任务，并行计算以提高整体性能。 3. 稀疏表示：通过稀疏编码技术，将输入数据投影到一个较小的空间上，从而减少计算量和存储需求。 4. 优化卷积核：选择合适的卷积核可以改善算法的性能和效果。通过调整卷积核的大小、形状和函数，可以针对性地提取输入数据的特征。 六、总结 卷积计算是一种在大数据领域中常用的算法，适用于图像处理、信号处理、机器学习等领域。常用算法包括滑动窗口卷积、多层卷积神经网络和滤波器卷积等。为了提高算法性能，可以采用批量处理、并行计算、稀疏表示和优化卷积核等优化方法。在实际应用中，应根据具体场景和需求选择合适的算法和优化方法。
3维数据的卷积运算的例子
3维数据的卷积运算的例子 摘要： 一、引言 二、3 维数据的卷积运算定义 三、3 维数据的卷积运算例子 1.例子一 2.例子二 3.例子三 四、总结 正文： 一、引言 在计算机视觉和深度学习领域，处理3 维数据（如立体图像、视频等）是非常常见的任务。卷积运算作为深度学习的基本操作之一，在处理3 维数据时具有重要作用。本文将通过几个例子介绍3 维数据的卷积运算。 二、3 维数据的卷积运算定义 卷积运算是一种在信号处理和图像处理中广泛使用的数学运算，用于合成或提取信号的特征。对于3 维数据的卷积运算，我们通常考虑一个3 维卷积核与一个3 维输入数据进行卷积操作，得到一个输出数据。具体公式表示如下： Y = ∑x*K(x-y) 其中，Y 为输出数据，x 为输入数据的某个位置，K 为卷积核，y 为卷积
核的位置。求和是对所有可能的卷积核位置进行的。 三、3 维数据的卷积运算例子 1.例子一：简单3 维卷积运算 假设有一个3 维输入数据： X = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] 卷积核为： K = [[[1, 1], [1, 1]], [[1, 1], [1, 1]]] 按照卷积运算的定义，我们可以得到输出数据Y： Y = [[[1+1, 2+2], [3+3, 4+4]], [[5+5, 6+6], [7+7, 8+8]]] = [[[2, 4], [6, 8]], [[10, 12], [14, 16]]] 2.例子二：3 维卷积运算应用——立体图像分类 假设我们有一个立体图像数据集，每个样本是一个立体图像对（左视图和右视图），我们需要通过卷积神经网络对这些立体图像进行分类。这里的输入数据是一个三维的张量，表示左右视图的像素值。卷积核也是三维的，通过卷积操作，我们可以提取左右视图之间的特征，用于分类任务。 3.例子三：3 维卷积运算应用——视频分类 与立体图像分类类似，视频分类任务也需要处理3 维数据。给定一个视频数据集，每个样本是一个视频片段，我们需要通过卷积神经网络对这些视频片段进行分类。这里的输入数据是一个三维的张量，表示视频片段的每一帧的像素值。卷积核同样是三维的，通过卷积操作，我们可以提取视频片段中的时空特征，用于分类任务。 四、总结
alexnet模型 卷积计算过程
alexnet模型卷积计算过程 AlexNet模型是一个深度卷积神经网络，主要由多个卷积层和全连接层组成。下面是AlexNet模型中卷积计算的基本过程： 1. 输入数据标准化：首先，输入的图像数据会经过预处理，包括缩放和归一化，使其尺寸适应于网络结构。在AlexNet中，输入图像的尺寸是227x227像素。 2. 卷积层：AlexNet包含多个卷积层，每个卷积层都由多个特征图（Feature Map）组成。这些特征图是通过应用多个不同大小的卷积核（通常为11x11、5x5、3x3）在输入数据上滑动并执行卷积操作得到的。 3. ReLU激活函数：在每个卷积层之后，会使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数对特征图的输出进行非线性变换，以增加模型的表达能力。 4. 池化层：在某些卷积层之后，AlexNet还包含池化层（Pooling Layer），用于降低数据的维度，减少计算量和过拟合。池化操作通常采用最大池化（Max Pooling）。 5. 全连接层：在经过多个卷积层的处理后，AlexNet包含三个全连接层。这些全连接层负责将提取的特征与相应的标签进行匹配，以进行分类。 具体来说，AlexNet的第一个卷积层包含96个5x5的卷积核，用于从输入图像中提取特征。第二个卷积层包含256个3x3的卷积核，
用于进一步提取特征。第三个和第四个卷积层也包含不同数量的3x3的卷积核。 这些卷积层的参数是通过反向传播算法和随机梯度下降优化算法进行训练得到的，以最小化预测标签与实际标签之间的差异。通过不断调整参数，网络逐渐学会从输入图像中提取有意义的特征，并最终实现分类任务。 以上是AlexNet模型中卷积计算的基本过程，实际操作中可能会因实现细节而有所不同。如需了解更多信息，建议参考相关的学术文献或研究资料。
两个离散序列的卷积运算
两个离散序列的卷积运算 卷积运算是信号处理中常用的一种运算方式，它可以将两个信号进行合并，得到一个新的信号。在离散信号处理中，卷积运算同样具有重要的应用。本文将介绍两个离散序列的卷积运算。 一、离散序列的定义 离散序列是指在一定的时间间隔内，取样得到的一组数值序列。在离散信号处理中，离散序列是信号的离散表示。离散序列可以用数学公式表示为： x(n) = {x(0), x(1), x(2), ..., x(N-1)} 其中，n为序列的下标，x(n)为序列在下标为n时的取值，N为序列的长度。 二、离散序列的卷积运算 离散序列的卷积运算是指将两个离散序列进行合并，得到一个新的离散序列。卷积运算可以用数学公式表示为： y(n) = ∑x(k)h(n-k) 其中，x(k)和h(n-k)分别为两个离散序列在下标为k和n-k时的取值，
y(n)为卷积运算后得到的新序列在下标为n时的取值。 三、离散序列的卷积运算的应用 离散序列的卷积运算在信号处理中有着广泛的应用。例如，在数字滤 波器中，卷积运算可以用来实现滤波器的功能。在图像处理中，卷积 运算可以用来实现图像的模糊、锐化等效果。在语音处理中，卷积运 算可以用来实现语音信号的降噪、增强等功能。 四、离散序列的卷积运算的实现 离散序列的卷积运算可以通过直接计算、快速傅里叶变换等方式实现。其中，直接计算是最简单的实现方式，但是计算量较大，适用于序列 长度较短的情况。快速傅里叶变换是一种高效的实现方式，可以大大 减少计算量，适用于序列长度较长的情况。 五、离散序列的卷积运算的注意事项 在进行离散序列的卷积运算时，需要注意以下几点： 1. 序列长度需要相同，否则需要进行补零操作。 2. 序列的取值范围需要确定，否则可能会导致计算结果不准确。 3. 在使用快速傅里叶变换实现卷积运算时，需要注意变换后的结果需
卷积计算numpy库 c语言
在深度学习领域，卷积计算是一个非常重要且基础的概念。而在实现卷积计算的过程中，使用numpy库和C语言是两种常见的方法。本文将从简单到深入地探讨卷积计算的概念，并分别介绍在numpy和C 语言中如何实现卷积计算。 1.卷积计算的基本概念 在深度学习中，卷积计算是指通过将一个滤波器与输入数据进行逐元素相乘，并将所有乘积相加得到输出的过程。这个过程被称为卷积操作，可以有效地提取输入数据的特征。卷积计算在图像处理和语音识别等领域有着广泛的应用，因此对于实现高效的卷积计算方法非常重要。 2.在numpy库中实现卷积计算 Numpy是一个用于数值计算的开源库，它提供了丰富的数学函数和数组操作工具。在numpy中，可以使用numpy.convolve()函数来实现一维卷积计算，使用numpy.convolve2d()函数来实现二维卷积计算。 以一维卷积计算为例，假设输入数据为x，滤波器为h，那么可以通过以下代码实现卷积计算： ```python import numpy as np
output = np.convolve(x, h, mode='valid') ``` 这里，mode='valid'表示采用有效卷积的方式进行计算，得到的output数组的大小将会是len(x) - len(h) + 1。通过numpy库，可 以方便地实现卷积计算并得到输出结果。 3.使用C语言实现高效的卷积计算 尽管numpy提供了方便的函数来实现卷积计算，但在一些复杂的深度学习模型中，需要处理大量的数据和复杂的计算过程，这时候使用 C语言来实现卷积计算可以提高计算效率。 使用C语言来实现卷积计算需要对卷积操作的原理有一个深入的理解，并使用C语言中的循环和数组操作来实现逐元素相乘和相加的过程。在C语言中，可以通过多层嵌套的循环来处理输入数据和滤波器 的逐元素相乘，并将结果相加得到输出。 通过C语言实现卷积计算可以充分发挥硬件的性能，提高计算速度，特别适用于在嵌入式设备和高性能计算环境中进行深度学习模型的部署。 4.结论和个人观点 通过上述内容的介绍，我们了解了卷积计算的基本概念以及在
连续时间系统卷积的数值计算实验报告.docx
实验报告 实验名称：连续时间系统卷积的数值计算
一、实验目的： 1、加深对卷积概念及原理的理解； 2、掌握借助计算机计算任意信号卷积的方法。 二、实验原理： 卷积积分不仅可以通过直接积分或查表的方法来求解，还可以用积分的数值计算方法来求解。在线性系统的分析过程中，有时会遇到复杂的激励信号，或者有时只是一组测试数据或曲线，冲激响应也可能出现同样的情况。显然，此时直接计算积分或查表都有困难，而采用近似的数值计算方法可以解决这个问题，求得卷积积分。 1、卷积的定义 卷积积分可以表示为 2卷积计算的几何算法 卷积积分的计算从几何上可以分为四个步骤：翻转→平移→相乘→叠加。 3卷积积分的应用 卷积积分是信号与系统时域分析的基本手段，主要用于求系统零状态响应，它避开了经典分析方法中求解微分方程时需要求系统初始值的问题。 设一个线性零状态系统，已知系统的单位冲激响应为h(t)，当系统的激励信号为e(t)时，系统的零状态响应为 由于计算机技术的发展，通过编程的方法来计算卷积积分已经不再是冗繁的工作，并可以获得足够的精度。因此，信号的时域卷积分析法在系统分析中得到了广泛的应用。 卷积积分的数值运算实际上可以用信号的分段求和来实现，即： 如果我们只求当t = nΔt （n为正整数,nΔt 记为t ）时r(t)的值，则由上式可以得到： 当Δt 足够小时，r(t )就是e(t)和h(t)卷积积分的数值近似，由上面的公式可以得到卷积数值计算的方法如下： 1 将信号取值离散化，即以 Ts 为周期，对信号取值，得到一系列宽度间隔 为 Ts 的矩形脉冲原信号的离散取值点，用所得离散取值点矩形脉冲来表示原来的连续时间信号；
连续域例子实操卷积计算
连续域例子实操卷积计算 卷积是一种数学运算，符号为*，是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。重点：先相乘后求和。结果是一个数值【标量】。“相乘”的另外一种说法“加权”，即“加以权重”、“乘以一定的权重”。在其他一些资料上看到“加权求和”，与卷积是一样的意思。 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，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取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和，简称卷积。另外，n是使h(-i)位移的量，不同的n对应不同的卷积结果。 连续域例子实操卷积计算公式为：f(x,y) * h(x,y)<=>F(u,v)H(u,v) f(x,y)h(x,y)<=>[F(u,v) * H(u,v)]/2π (A * B 表示做A与B的卷积）二个二维连续函数在空间域中的卷积可求其相应的二个傅立叶变换乘积的反变换而得。反之，在频域中的卷积可用的在空间域中乘积的傅立叶变换而得。这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、Z变换、Mellin变换和Hartley变换等各种傅里叶变换的变体同样成立。在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。利用卷积定理可以简化卷积的运算量。对于长度为n的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2N - 1组对位乘法，其计算复杂度为O(N * N)；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的快速算法之后，总的计算复杂度为O(N * log N)。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。 例子：以小学教学为例，只有语文和数学，各科满分100，且两者是相互独
信号卷积计算公式(一)
信号卷积计算公式(一) 信号卷积 1. 什么是信号卷积？ 信号卷积是一种在时域中计算两个信号之间的乘积并求和的方法。它是一种重要的信号处理技术，广泛应用于图像处理、语音识别、音 频处理等领域。 2. 信号卷积的计算公式 信号卷积的计算公式可以表示为： ∞ [k]⋅ℎ[n−k] y[n]=∑x k=−∞ 其中，x[n]和ℎ[n]分别表示输入信号和卷积核（也称为系统的 冲击响应）的值。 3. 信号卷积的示例解释 离散信号的卷积 信号x[n]： 考虑一个离散信号x[n]，其数值如下所示： n 0 1 2 3 x[n] 1 2 -1 3
信号ℎ[n]： 接下来，我们定义另一个离散信号ℎ[n]，其数值如下所示： n 0 1 2 3 ℎ[n]-1 0 1 2 计算卷积结果y[n]： 现在，我们可以使用信号卷积的计算公式来计算卷积结果y[n]，如下所示： ∞ [k]⋅ℎ[n−k] y[n]=∑x k=−∞ 当n=0时，有： y[0] =x[0]⋅ℎ[0−0]+x[1]⋅ℎ[0−1]+x[2]⋅ℎ[0−2]+x[3]⋅ℎ[0−3] =1⋅(−1)+2⋅0+(−1)⋅1+3⋅2=4依此类推，可以计算出当n=1、n=2、n=3时的y[n]。 最终，卷积结果y[n]如下所示： n 0 1 2 3 y[n] 4 -1 -1 7 连续信号的卷积 信号x(t)： 如果考虑连续信号的卷积，我们可以将卷积公式稍作修改。 考虑一个连续信号x(t)，其函数表达式为：
x(t)=δ(t)+2δ(t−1)−δ(t−2)+3δ(t−3) 其中，δ(t)表示单位冲激函数。 信号ℎ(t)： 接下来，我们定义另一个连续信号ℎ(t)，其函数表达式为： ℎ(t)=−δ(t)+δ(t−1)+2δ(t−2) 计算卷积结果y(t)： 现在，我们可以使用修改后的信号卷积公式来计算卷积结果y(t)，如下所示： ∞ (τ)⋅ℎ(t−τ)dτ y(t)=∫x −∞ 具体计算过程略。 总结 信号卷积是一种重要的信号处理技术，可应用于离散信号和连续 信号的处理。通过计算输入信号与卷积核的乘积并求和，我们可以得 到卷积结果。根据需要，我们可以使用离散信号卷积公式或连续信号 卷积公式进行计算。在实际应用中，信号卷积常用于滤波、特征提取 等方面。
卷积积分的几种计算方法归纳.docx
第16卷第2期 电工教学 45 卷积积分的几种计算方法归纳 余玲玲 （东南大学自控系） 卷积积分在（信号与系统》课的时域分析中是一个很重要的概念和数学工具。除了卷 积的图解法和数值解以外，直接根据卷积定义的国数式求积分也可以采用几种不同的方 法来进行,本文作了归纳，意在为对此内容有兴趣的读者提供一点参考。 现以图1所示两个波形为例,用下述不同方法求解/）（/） *几仃）。 S1 1分段卷积法求解 求上列两函散的卷积时，可分为图2所求5个区间来进行。 来稿日期J994年1月14 S 图2 S 3
46 电工教学1994年6月 t < 3iA(O * AG) = 0 3