首先看一下高中學過的關于逐差法求重力加速度g的過程，其中有$s(t)={\int }_0^{t}v(x)dx$，含義就是位移$s$是一個隨時間$t$變化的函數，而整個過程中$s$是由這一瞬間的速度$v(t)$和瞬間的時間長度$d(t)$相乘而來的。也就是函數曲線$v(t)$和$s=0$圍城的面積。

而卷積的數學定義如下：
$$h(x)=f(x)?g(x)={\int }_{?\infty }^{+\infty }f(t)g(x?t)dt$$
積分中的$f(t)g(x?t)$其實是$f(t)$和$g(t)$經過一個初步的反折和平移的初步變換。這時可以看出一共有兩個函數，一個是固定的函數，一個是滑動的函數，求的是他們乘積后圍起來的面積，滑動的變量就是$x$。

如下圖：

可以看出經過上述的卷積后（不定積分），會形成兩個函數疊加的部分，其中x是一個變量。

此時$h(x)$可以解釋為：x幫著$g(?t)$圖像左右平移，然后和$f(t)$的乘積后與$y=0$軸圍成的面積。也可以說$h(x)$的值就是求一個面積和$x$的關系。這個面積的自變量是$x$，在隨著$x$變化的移動過程中，由于$g(x?t)$移動產生的$h(x)$的對應變化就是卷積的意義（一個移動中用x進行取樣的過程）。

---------------2018.12.20-----------------------------------------------------------
詳細的總結可參考：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807

《白話大數據與機器學習》

總結

以上是生活随笔為你收集整理的卷积的一点补充的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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