一、卷积的基本公式 在连续情况下，卷积公式定义为：z(t) = x(t) * y(t) = ∫x(m)y(t-m)dm 其中，x(t) 和 y(t) 是两个可积函数，"*" 表示卷积运算，z(t) 是卷积的结果。在离散情况下，特别是针对序列（如数字信号处理中的信号序列和滤波器系数序列），卷积公式可以表...
原始矩阵卷积核计算 卷积计算公式为：N=（W-F+2P）/S+1。N：表示输出矩阵的大小。W：表示输入矩阵的大小。F：表示卷积核的大小。P：表示填充值的大小，即在输入矩阵周围添加的零的层数。S：表示步长大小，即卷积核在输入矩阵上每次滑动的距离。三、卷积的计算步骤 确定卷积核和输入矩阵：选择合适的卷积核大小和权重，...
卷积、反卷积简析与其矩阵实现 卷积是LTI（线性时不变）系统的一种表征方式。其定义公式为：y[n] = x[n] * h[n] = ∑_{k=-∞}^{∞} x[k]h[n-k]其中，x[n] 是输入信号，h[n] 是系统的冲激响应，y[n] 是输出信号。卷积的核心概念 线性：输入信号的线性组合产生相应的输出信号。即，如果输入信号增加或减少，输...
CNN基础知识——卷积(Convolution)、填充(Padding)、步长(Stride) 卷积的计算公式输入图片的尺寸：用 $n times n$ 表示输入的image大小。卷积核的大小：用 $f times f$ 表示卷积核的大小。填充（Padding）：用 $p$ 来表示填充大小。步长（Stride）：用 $s$ 来表示步长大小。输出图片的尺寸：用 $o$ 来表示。计算公式如下：$o = lfloor frac{n + 2p - f}...
什么是矩阵卷积? 累加和等于这个元素例如例子中的第二行第二个元素16= 1*2+1*1+1*3+1*1+1*2+1*1+1*2+1*1+1*2+1*1+1*3的计算。依次计算每个元素的值，如果矩阵的中心在边缘就要将原矩阵进行扩展，例如补0，或者直接规定模板的中心距离边缘(n-1)/2个单位以上。
