卷积函数的互相关代码？

以下是卷积函数的互相关代码：

void convolve(float* input, float* kernel, float* output, int input_size, int kernel_size) {
    int output_size = input_size - kernel_size + 1;
    for (int i = ; i < output_size; i++) {
        output[i] = ;
        for (int j = ; j < kernel_size; j++) {
            output[i] += input[i + j] * kernel[j];
        }
    }
}

相关问题

卷积函数的互相关python代码？

以下是卷积函数的互相关 Python 代码：

import numpy as np

def convolve(image, kernel):
    # 获取图像和卷积核的形状
    image_row, image_col = image.shape
    kernel_row, kernel_col = kernel.shape

    # 计算输出图像的形状
    output_row = image_row - kernel_row + 1
    output_col = image_col - kernel_col + 1

    # 初始化输出图像
    output = np.zeros((output_row, output_col))

    # 进行互相关操作
    for i in range(output_row):
        for j in range(output_col):
            output[i][j] = np.sum(image[i:i+kernel_row, j:j+kernel_col] * kernel)

    return output

希望能对你有所帮助。

卷积和互相关处理数字信号，不调用卷积和互相关函数，MATLAB代码

卷积和互相关操作在信号处理中是非常常见的数学运算，特别是在图像和音频处理领域。虽然MATLAB提供了内置的conv()和corrcoef()函数来进行快速计算，但在不直接调用这些函数的情况下，我们可以手动编写循环来模拟这些过程。

对于简单的卷积，假设我们有两个一维数组A和B，其长度分别为N_A和N_B，卷积结果C的长度将是N_A + N_B - 1：

function C = manual_convolution(A, B)
    N_A = length(A);
    N_B = length(B);
    C = zeros(1, N_A + N_B - 1); % 初始化结果数组

    for i = 1:N_A
        for j = 1:N_B
            C(i+j-1) = C(i+j-1) + A(i) * B(j);
        end
    end
end

对于互相关，它是卷积的特殊情况，当第二个输入序列是对第一个序列进行了翻转之后。可以先对两个序列进行翻转再做卷积：

function R = manual_cross_correlation(A, B)
    flipped_B = flipud(B); % 翻转B序列
    C = manual_convolution(A, flipped_B); % 手动卷积
    R = C'; % 将结果转置得到互相关结果
end