1、卷积可以将 两个数列分别做FFT 在对应相乘 ，在做IFFT 。好像一般软件没有相应的函数，直接用FFT 和IFFT 也挺方便的 。
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2、卷积是一种线性运算，图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。castlman的书对卷积讲得很详细。高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积。
3、离散卷积：离散的数据，就好比是我们平时的考试成绩（0，1，2，…，100），离散卷积的公式如下：这里i的定义域为负无穷到正无穷，当然具体的问题要具体分析，比如成绩（100分满分），那么i的定义域就是（0-100）。
当t为（-1，1）时，y(t)=2，其余情况为0，具体分析见图。
要进行水彩处理，首先要对图像中的色彩进行平滑处理，把每个像素的颜色值和它周围的二十四个相邻的像素颜色值放在一个表中，然后由小到大排序，把表中间的一个颜色值作为这个像素的颜色值。
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。
可以从频域做：先求h的傅立叶变换，求倒数，再逆变换。
一般卷积都是对连续函数的，你的问题是离散情况下的卷积。
概率论卷积公式是：卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果；离散情况下是数列相乘再求和；连续情况下是函数相乘再积分。
1、result[(sizeof(h) + sizeof(x)) / sizeof(double) - 1]；这个就可以说明了 第二个知识点是卷积是怎么求的。
2、里面的你可以到Turbo C里面 用F7单步执行，就可以看到相应的步骤了。
3、卷积可以将 两个数列分别做FFT 在对应相乘 ，在做IFFT 。好像一般软件没有相应的函数，直接用FFT 和IFFT 也挺方便的 。
4、例如表达式为e^(-αt)的电流源接到R//C的电路，求C上电压响应。我们不妨用三种方法求解。①用微分方程求解电容电压响应。②用拉氏变换求电容电压响应。③用卷积积分求解电容电压响应。
