kernel = [0,-1,1]

这是一个1维的卷积核，可以用于一维信号的处理。该卷积核中包含三个元素：0、-1、1。该卷积核可以用于检测信号中的边缘，对原始信号进行卷积运算，得到的结果是一个新的信号，其中边缘位置的值较大，而非边缘位置的值较小。

具体来说，对于一个1维的信号，可以使用以下代码进行卷积运算：

import numpy as np

signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
kernel = np.array([0, -1, 1])
result = np.convolve(signal, kernel, mode='valid')

其中，`signal`是一个长度为9的一维信号，`kernel`是一个长度为3的卷积核，`mode='valid'`表示卷积运算不会超出边界。`np.convolve`函数可以对信号进行卷积运算，得到一个新的信号。运行以上代码后，得到的结果为：

array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1])

可以看到，得到了一个长度为7的新信号，其中每个元素都表示原始信号中相邻两个点之间的差值，用于检测信号中的边缘。