为什么卷积要先反转再滑动呢？不翻转为什么不行？
Zhuo Qing老师，我从来没有弄清楚一个问题。为什么需要先逆转卷积然后滑动？为什么不翻转不可能？
Kong Yiji：有四种写作“心” |的方法有四种方法。插图来自互联网
的确，对于两个信号之间的卷积操作，可以理解为“耗尽”，“翻译”，“乘”，“在任何信号上整合（累积）”，最后获得卷积结果：
相比之下，相关操作没有“补充”部分。但是，对于复杂值的信号，有必要结合随后的信号[1]
卷积操作满足了一些代数属性，例如通勤法律，组合法和分配率，但相关操作不符合。
到目前为止，我们只讨论了这两个操作不同的地方，也就是说，需要先补充卷积开元棋官方正版下载，然后滑动，而相关操作不需要补充。但是您仍在问第二个问题：不补充可以吗？
首先，如果计算中涉及的两个实数信号之一是均匀的函数，则其卷积操作与相关操作相同。也就是说，无法进行补充。但是，为什么要引入耗尽操作卷积呢？
在应用程序中，相关操作主要描述信号和信号之间的相似关系，而卷积操作则描述了信号与系统之间的关系。
相关操作中的核心积分操作描述了两个信号之间的内部产品：
在线性空间中也可以绘制两个信号之间相似性程度的度量kaiyun官方网站登录入口，相关操作的结果反映了在不同延迟下两个信号之间的相似性。因此，可以通过寻找相关结果的峰来确定两个信号之间的延迟关系。
卷积描述了线性时间不变系统的零状态响应与系统的输入信号与系统的单位脉冲响应信号之间的关系。该信号可以分解为脉冲信号的覆盖：
通过利用系统的线性 +时间不变特征，系统输出的卷积等于。
简单的推论可在任何解释信号和系统教科书中找到。因此，引入耗竭的卷积操作是为了表征信号与系统之间的关系。
正是由于引入了卷积操作，对于任何线性时间不变的系统，它都可以一一用信号对应（系统的单位脉冲响应）。信号和系统已经实现了完美的统一性。
因此，您还可能会问：为什么输入X（t）需要与系统响应中的单位脉冲响应H（t）进行卷积？ ，您不能只是做相关事项吗？
执行相关操作时，参与操作的两个信号相等，它们的变量反映了信号随时间的演变。但是，在执行卷积操作时，信号之一是系统的脉冲响应。计算结果中的变量反映了系统输出结果的时间。目前，它站立了，它研究了在不同时间在系统中积累输入信号的值。输出。因此，对于信号，它们的变量不是。
对于当时信号产生的结果，时间到了，即在延迟时间之后。通过集成所有生成的结果，您目前可以获取系统的价值。
文字似乎很无聊，一张图片值得一千个单词。以下是郑月教授[2]的教科书中的图片描述。仍然很生动。
信号分解和系统零状态响应
中国科学网络上还有许多教授[3]，他们讨论了系统产出的卷积操作中的耗竭。例如，在我的卷积中kaiyun.ccm，Cao guangfu先生讨论了连续和离散的时间卷积操作，并将离散卷积视为串联操作。什么是Xu Zhiqiang卷积？在博客文章中，卷积被视为加权平均产品。王·伊兹（Wang Yizhe）在理解和应用卷积时给出了许多图形解释。
因此，您提到的卷积操作中奇怪的倒置过程实际上引起了许多人的问题和讨论。
也许最后，您还会问：由于卷积操作与相关操作如此相似，为什么您必须定义此卷积？只是将其定义为补充 +相关性？
该句子很长，尽管根据Occam Razor原理[4]，可以将概念和定理的数量尽可能最小化，以满足数学精简需求。但是在工程学中，人们仍然喜欢懒惰。更重要的是，他们还使用了用绵羊的头出售狗肉的方法，并将某些基本相同的操作和不同的名称委托。尽管这还不足以干扰视听，但它也是一个通用名称，例如离散循环序列。傅立叶系列分解（DTF），离散的傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT）**基本的数学概念是相同的。
这没什么错。甚至孔Yiji也知道有四种写“未”一词的方法[5]。
在kangxi词典中写回单词的四种方法
参考
[1]共轭：复数呈现共轭关系，这意味着它们的真实部分是相同的，虚构的部分相反。
[2]郑月（Zheng Junli）：937年至2019年4月14日），于1961年毕业于欣德华大学广播系。 。中国电子学会巡回赛和系统协会的成员和中国神经网络委员会成员。
[3]中国科学网络：
[4] Ococam剃须刀原理
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[5]有四种写入“未”一词的方法：
