卷积是 f(τ) 与反转函数 g(t-τ) 的相关函数。
卷积运算符是星号*。
f(t) 和 g(t) 的卷积等于 f(τ) 乘以 f(t-τ) 的积分:
2个离散函数的卷积定义为:
二维离散卷积通常用于图像处理。
我们可以通过与脉冲响应 h(n) 卷积对离散输入信号 x(n) 进行滤波,得到输出信号 y(n)。
y(n) = x(n) * h(n)
2 个函数相乘的傅里叶变换等于每个函数的傅里叶变换的卷积:
ℱ{f ⋅ g} = ℱ{f } * ℱ{g}
2 个函数的卷积的傅里叶变换等于每个函数的傅里叶变换的乘积:
ℱ{f * g} = ℱ{f } ⋅ ℱ{g}
ℱ{f (t) ⋅ g(t)} = ℱ{f (t)} * ℱ{g(t)} = F(ω) * G(ω)
ℱ{f (t) * g(t)} = ℱ{f (t)} ⋅ ℱ{g(t)} = F(ω) ⋅ G(ω)
ℱ{f (n) ⋅ g(n)} = ℱ{f (n)} * ℱ{g(n)} = F(k) * G(k)
ℱ{f (n) * g(n)} = ℱ{f (n)} ⋅ ℱ{g(n)} = F(k) ⋅ G(k)
ℒ{f (t) * g(t)} = ℒ{f (t)} ⋅ ℒ{g(t)} = F(s) ⋅ G(s)