conv（converse）

卷积函数conv，怎么用

conv%是卷积运算，同时也可以做多项式的乘法

C=conv2(A,B)

C=conv2(Hcol,Hrow,A)

C=conv2(,'shape')

说明：对于 C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积，若 [Ma,Na]＝size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中，矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积;C=conv2(,'shape') 用来指定 conv2 返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如下：

》full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果;

》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分;

valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分，当 size(A)size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。

应用举例：

A = magic(5)

A =

17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9

B = [1 2 1;0 2 0;3 1 3]

B =

1 2 1

0 2 0

3 1 3

C = conv2(A,B)

C =

17 58 66 34 32 38 15

23 85 88 35 67 76 16

55 149 117 163 159 135 67

79 78 160 161 187 129 51

23 82 153 199 205 108 75

30 68 135 168 91 84 9

33 65 126 85 104 15 27

可以自己 help conv

至于gggfconv和 ggfconv，matlab 不自带这两个函数，你看到的应该是别人自己写的，用户自定义。

matlab中conv什么意思

conv 是卷积，比如说conv（a,b）就是说 a卷积b； filter是设计滤波器的一种函数

先从简单的说起：

用conv函数

a1=[1,0.75,0.125];

b1=[1,-1];

x1=[1 zeros(1,10)];

[h]=impz(b1,a1,10);

y1conv=conv(h,x1);

n=0:19;

stem(n,y1conv,'filled')

den=conv是什么意思

den=conv一般理解是卷积，也可以理解成多项式乘积。

conv(向量卷积运算) 两个向量卷积,简单理解其实就是多项式乘法。

1、 conv 计算 卷积和多项式乘法

w = conv(u,v) 返回向量 u 和 v 的卷积。如果 u 和 v 是多项式系数的向量，对其卷积与将这两个多项式相乘等效。

matlab中conv（）是什么意思？

conv（向量卷积运算）

两个向量卷积，简单理解其实就是多项式乘法。 

比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积计算方法如下：

把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：1+2x+3x^2;

同样的，把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列，写出对应的多项式：1+x。

卷积就是“两个多项式相乘取系数”。

（1+2x+3x^2）×（1+x）=1+3x+5x^2+3x^3

所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]

注意：当确定是前一个序列用升幂或是降幂排列后，后一个序列也都要按这个方式排列，否则结果是不对的。

p = [1 2 3];q=[1 1];

conv(p,q)

ans =

1     3     5     3

扩展资料：

matlab中的convn函数

语法格式：

w=convn（u,v）;

计算矩阵u，v的卷积，w的尺寸为size（u）+size（v）-1；

w=convn（u,v,'shape'）;

返回卷积的一部分，这部分有参数shape决定：

full  返回完整的卷积（默认）；

same  返回卷积的中心部分，与u有相同的大小；

valid 仅返回卷积中的那些被计算而没有填充零的部分，w的尺寸大小为max（size（u）-size（v）+1，0）。

参考资料来源：百度百科-卷积

运用卷积函数conv时需要注意什么问题。

conv函数相当于把两个函数对应处的元素相乘并求和，所以采样越密，参与运算的元素就越多，其和自然也就越大。以楼上那个程序为例，a有11个元素，所以x1最大值为11；b有101个元素，所以x2最大值为101。这不一定是10倍的关系，而是取决于究竟有多少元素参加了运算。

上述文章就是科灵网介绍的conv和converse的详细回答，希望能够帮助到大家；如果你还想了解更多财经资讯知识，记得收藏关注我们。

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