作为努力工作的工程专业学生，“信号与系统”专业+“数字信号处理”；是一个无法避免的障碍。
各种头痛的概念和数学公式：傅立叶变换，拉普拉斯变换，Z变换，卷积，循环卷积，自相关，互相关，离散傅立叶变化，离散傅立叶时间变化...我在互联网上找到了一个例子，生动地解释了卷积的物理含义，并且解释更加准确，下面是正文：例如，您的老板命令您工作，但您下楼去打台球。
后来，老板发现他很生气并打了你一巴掌（注意，这是输入信号，pulse），所以你的脸会逐渐鼓起一个袋子，你的脸是一个系统，而鼓起的袋子就是你的脸的反应打巴掌，好吧，所以它将与信号系统建立对应的意义。
为了确保论证的严谨性，需要做一些假设：假设您的脸是线性的时不变系统，也就是说，每当老板拍打您时，它就会将您拍到脸上的相同位置（这似乎要求你的脸要足够光滑，如果你说你有很多粉刺，甚至到处都没有整张脸，那太难了，我无话可说哈哈），你的脸总是会在同一时间间隔将相同高度的袋子隆起，并将隆起袋子的大小作为系统输出。
好吧，接下来，让我们进入核心内容卷积！如果您每天下地打台球，老板会每天给您打耳光，但是当老板给您打耳光时，您的肿胀会在5分钟内消失，因此经过很长一段时间，您甚至会适应这种情况。
生活。
……如果有一天，老板不能忍受，请以0.5秒的间隔不间断地扇动你，这样问题就来了。
第一次拍打手袋且肿胀仍未消失时，第二次拍手会来。
，您脸上的袋子可能会膨胀到两倍高，老板不断扇动您，脉搏继续作用在您的脸上，并且效果不断叠加，因此可以将这些效果相加，结果就是袋子在您脸上的高度这是一个随时间变化的功能（请注意理解）；如果老板更具攻击性，则频率会越来越高，因此您无法区分时间间隔，那么总和就成为一个整数。
可以这样理解，在此过程中的某个时刻，与您的袋子在脸上凸起的程度有什么关系？每次我打你之前都与它有关！但是每次的贡献是不同的。
拍手越早，贡献就越小。
因此，这意味着某一时刻的输出是许多先前输入的叠加乘以其各自的衰减系数，从而形成某一点的输出。
，然后将不同时间的输出点放在一起形成一个函数，即卷积，卷积后的函数是随时间推移您的脸袋大小的函数。
最初，您的包袋可以在几分钟内减少肿胀，但是如果您继续玩下去，那么数小时就无法消除肿胀。
这不是平滑过程吗？反映在剑桥大学的公式中，f（a）是第a个拍打，而g（x-a）是第x个时刻第a个拍打的效果。
乘以它并确定。
大家都说这是真的吗？我认为这个例子非常生动，您对卷积有更详细，更深刻的理解吗？免责声明：本文在线复制，版权归原作者所有。
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