matlab 卷积函数

Matlab中有两个常用的卷积函数，分别是conv2和filter2。这两个函数都可以实现两个信号的卷积操作。

对于conv2函数，它的用法是C=conv2(A,B,shape)，其中A是输入图像，B是卷积核。shape参数用来指定输出的大小和形状。当shape=full时，返回全部二维卷积结果；当shape=same时，返回与A同样大小的卷积中心部分；当shape=valid时，不考虑边界补零，只返回有效的卷积结果。

conv2函数的实现步骤如下：
1. 将输入图像A进行边界补零，补零的行数为卷积核的行数减1，补零的列数为卷积核的列数减1。
2. 对卷积核进行旋转，使其中心位置对齐。
3. 滑动卷积核，将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素。
4. 将旋转后的卷积核乘以对应的矩阵元素再求和，得到卷积结果。

另外一个卷积函数是filter2，它的实现步骤与conv2类似：
1. 对输入图像进行边界补零，补零的行数为卷积核的行数减1，补零的列数为卷积核的列数减1。
2. 滑动相关核，将相关核的中心位于图像矩阵的每一个元素。
3. 将相关核乘以对应的矩阵元素再求和，得到相关结果。

综上所述，Matlab中的卷积函数conv2和filter2都可以实现信号的卷积操作，它们的使用方法类似，但内部实现的细节有些许差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab卷积函数](https://download.csdn.net/download/ohouchuang/5470181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【matlab函数】conv2、filter2、imfilter的区别](https://blog.csdn.net/horseinch/article/details/50545362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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