系统的输入、输出互相关函数 线性非时变系统输入与输出之间互相关函数为地球物理信息处理基础因此，输入、输出之间的互相关函数等于系统的单位脉冲响应与输入自相关函数的卷积。一般地称式（1-114）为输入、输出互相关定理。设x（n）是零均值平稳随机序列，式（1-114）的Z变换为Pyx（z）=H（z）Pxx（z）（1-115）输入、输出的功率谱表示为Pyx（ejω）=H（ejω）Pxx（ejω）（1-116）
两个函数，把运算式称为这两个函数的（）。 A.自相关函数 B.互相关函数 C.卷积 参考答案：C
自相关函数怎么理解，为什么定义中有共轭，卷积呢。定义中的卷积，共轭有什么意义？尤其是在信号处理方面 我来简洁地解释一下。1)首先我们仅考虑实信号。自相关的直观含义就是：把一个信号平移一段距离，跟原来…
卷积运算和相关运算的区别与物理含义？
数字图像处理中，卷积(convolution)和互相关(cross-correlation)的关系？ com域名新用户仅需23元，买就送证书和解析，1小时搭建属于自己的网站。开糖 我是一个素数 29 人赞同了该回答 考虑这样一个事儿：第一天，你丢了100块钱，因为这个。
自相关函数和互相关函数的主要差异是什么？？ [理工学科] 呵呵，不知道你看的是哪本书，用相关函数来做什么。这个问题很宽泛啊。互相关函数体现两个信号的接近程度；自相关函数一个信号在不同时刻的相似程度。比如说白噪声的任意时刻。
在定义卷积时为什么要对其中一个函数进行翻转？ 如果其中之一是偶函数，那么卷积和互相关效果相同.从定义上看，翻转这个操作就是一步操作而已，具体的物理意义只能在应用中找到.最直观的理解就是：卷积是拉链操作.请想象一条拉链：把它底端固定在一起，上边左右完全拉开，扯直，使得固定端处于中心，那么左边这半条的顶端，相对于右边半条来说完全相反.而当你保持其中一边不动，把拉链拉起来的操作，会使得另一边翻转过来（当然拉链其实是旋转），也就是乘了-1.以信号处理为例，卷积意味着把输入信号在时间轴上翻转，然后跟信号处理系统的描述方程（冲激响应）叠加积分.为什么要翻转？因为这样才符合现实：输入信号的 0 秒先跟冲激响应的 0 秒叠加，然后输入信号的 1 秒和冲激响应的 1 秒叠加，以此类推.当你把这两个函数分别画出来上下并列的时候，它们就好象合并的拉链，0 点处在同一侧，而卷积实际上是要把它们画在同一个轴上滑动，同时却必须保证输入信号的 0 点先遇到冲激响应函数的 0 点—怎么办呢？就好像拉链被拉开了：翻转一下.
数字图像处理中，卷积(convolution)和互相关(cross-correlation)的关系？大二学图像处理讲到“卷积”时，…
互相关函数的自相关函数，互相关函数 1.首先说说自相关和互相关的概念。这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度。自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。那么，如何在matlab中实现这两个相关并用图像显示出来呢？dt=.1；t=[0：dt：100]；x=cos(t)；[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；plot(b*dt，a)上面代码是求自相关函数并作图，对于互相关函数，稍微修改一下就可以了，即把[a，b]=xcorr(x，'unbiased')；改为[a，b]=xcorr(x，y，'unbiased')；便可。2.实现过程：在Matalb中，求解xcorr的过程事实上是利用Fourier变换中的卷积定理进行的，即R(u)=。
哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核？ 这是个很好的问题，如果是功底好，熟悉数学中卷积运算的朋友应该都会有这个疑惑本质原因是：数学中的卷积…
