卷积的意义

本文通过一个关于无赖挨板子的故事,生动解释了卷积在数学中的物理意义,揭示了卷积如何反映事物在连续刺激下的累积效应。文章提到卷积在信号处理、图像处理等领域的重要性,并以光学中夫朗和费衍射为例,阐述傅立叶变换在频率空间上的作用。同时,作者对卷积的物理意义表达了深入探究的愿望。

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卷积

最近总是和卷积打交道,工作需要,每天都要碰到它好几次,不胜烦恼,因为在大学时候学信号与系统的时候就没学会,我于是心想一定要把卷积完全搞明白。正好同办公室的同学也问我什么是卷积,师姐昨天也告诉我说:"我也早就想把这个问题搞明白了!"经过一段时间的思考之后,有一些很有趣的体会和大家分享。

听说卷积这种运算式物理学家发明的,在实际中用得不亦乐乎,而数学家却一直没有把运算的意义彻底搞明白。仔细品以下,还是有那么点滋味的。

下面先看一下剑桥大学的教科书对卷积的定义:

我们都知道这个公式,但是它有什么物理意义呢,平时我们用卷积做过很多事情,信号处理时,输出函数是输入函数和系统函数的卷积,在图像处理时,两组幅分辨率不同的图卷积之后得到的互相平滑的图像可以方便处理。卷积甚至可以用在考试作弊中,为了让照片同时像两个人,只要把两人的图像卷积处理即可,这就是一种平滑的过程,可是我们怎么才能真正把公式和实际建立起一种联系呢,也就是说,我们能不能从生活中找到一种很方便且具体的例子来表达公式的物理意义呢?

有一个七品县令,喜欢用打板子来惩戒那些市井无赖,而且有个惯例:如果没犯大罪,只打一板,释放回家,以示爱民如子。

有一个无赖,想出人头地却没啥指望,心想:既然扬不了善名,出恶名也成啊。怎么出恶名?炒作呗!怎么炒作?找名人呀!他自然想到了他的行政长官——县令。

无赖于是光天化日之下,站在县衙门前撒了一泡尿,后果是可想而知地,自然被请进大堂挨了一板子,然后昂首挺胸回家,躺了一天,嘿!身上啥事也没有!第二天 如法炮制,全然不顾行政长管的仁慈和衙门的体面,第三天、第四天......每天去县衙门领一个板子回来,还喜气洋洋地,坚持一个月之久!这无赖的名气已 经和衙门口的臭气一样,传遍八方了!

县令大人噤着鼻子,呆呆地盯着案子上的惊堂木,拧着眉头思考一个问题:这三十个大板子怎么不好使捏?......想当初,本老爷金榜题名时,数学可是得了满分,今天好歹要解决这个问题:

——人(系统!)挨板子(脉冲!)以后,会有什么表现(输出!)?

——费话,疼呗

### 卷积的物理意义 卷积的操作过程涉及将一个函数翻转并沿另一个函数滑动,进而计算两者之间的重叠部分之乘积积分。从物理学的角度来看,这表示了一个系统的响应如何受到外部输入的影响。当考虑线性时不变系统时,如果已知该系统的单位脉冲响应\(h(t)\),以及施加于系统的激励信号\(x(t)\),则输出\(y(t)=x(t)*h(t)\)即代表了这两个信号通过卷积运算得到的结果[^1]。 具体而言,在实际应用场景中,比如音频处理领域内,假设有一个房间内的音响设备播放音乐的同时记录下环境声学特性形成的回响效果;此时,若要模拟不同空间环境下同一首歌听起来的感觉,则可以通过获取目标场所特有的冲击响应并与原始歌曲执行卷积操作实现这一目的[^2]。 ### 应用领域 #### 图像识别与计算机视觉 在图像分析方面,卷积用于提取图像特征,例如边缘检测、纹理描述等。利用特定设计的小型模板(称为滤波器或核),这些模式可以在整个图像范围内移动以查找相似之处。这种方法不仅限于二维静态图形,还可以扩展到三维体积数据集甚至更高维度的空间对象上[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个简单的水平边缘检测算子 kernel = np.array([[-1,-1,-1], [0,0,0], [1,1,1]]) # 加载灰度图 img_gray = cv2.imread('image.jpg', 0) # 对图像应用卷积操作 edges = cv2.filter2D(img_gray, -1, kernel) ``` #### 自然语言处理(NLP) 尽管NLP更倾向于采用循环神经网络(RNNs)及其变体LSTM/GRU来捕捉时间序列性质的信息流,但在短文本分类任务或是词向量表征学习过程中也可见到一维卷积的身影。这类方法能够有效地捕获局部上下文关系而不必依赖复杂的记忆机制。 #### 时间序列预测 对于具有周期性的经济指标变动趋势建模来说,适当选取窗口长度的时间窗卷积可以帮助挖掘潜在规律,并对未来走势做出合理预估。此外,在地震预报研究里,通过对历史震源位置分布实施多尺度下的时空域联合卷积变换也有助于提高预警精度。
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