1、卷积的数学意义

　　从数学上讲，卷积与加减乘除一样是一种运算，其运算的根本操作是将两个函数的其中一个先平移，然后再与另一个函数相称后的累加和。这个运算过程中，因为涉及到积分、级数的操作，所以看起来很复杂。在卷积(转自wiki百科）中已经讲过了卷积的定义如下所示：

对于定义在连续域的函数，卷积定义为

对于定义在离散域的函数，卷积定义为

　　这里令U(x,y) = f(x)g(y) ，考虑到函数 f 和 g 应该地位平等，即变量 x 和 y 应该地位平等，一种可取的办法就是沿直线 x+y = t将U(x,y)卷起来。下面为t取实际值的时候的坐标图，可以看到不同取值的t可以遍历整个平面。

　　将x+y=t中t取一次定值(这个定值可能是我们想要知道的某时刻的结果或着某种特征，由我们赋值),代入到U(x,y)中，就相当于U(x,y)所在平面沿着x+y=t直线做一次旋转如下列动图所示：

　　这里便是完成了整个卷积的降维过程，完成降维过程后，U(x,y)也就从一个二元函数 U(x,y) = f(x)g(y) 被卷成一元函数 V(x)=f(x)g(t-x),最后再对x求积分（即遍历降维后的轴上的特征点之和）。

2、卷积的C语言编写

　　编写卷积的程序，需要根据其离散方程组来进行了解。前面已经知道了卷积的离散函数的定义公式为：

在用C语言等其他语言进行实现是可以采用定义，利用两个for循环完成代码。

　　根据离散公式，可以编写如下C++代码：

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <iostream>

using namespace std;
float min(float a, float b)
{
	return a < b ? a : b;
}
void convolution(float *input1, float *input2, float *output, int mm, int nn)
{
	float *xx = new float[mm + nn - 1];
	float *tempinput2 = new float[mm + nn - 1];
	for (int i = 0; i < nn; i++)
	{
		tempinput2[i] = input2[i];
	}
	for (int i = nn; i < mm + nn - 1; i++)
	{
		tempinput2[i] = 0.0;
	}
	// do convolution 
	for (int i = 0; i < mm + nn - 1; i++)
	{
		xx[i] = 0.0;
		int tem = (min(i, mm)) == mm ? mm - 1 : min(i, mm);
		for (int j = 0; j <= tem; j++)
		{
			xx[i] += (input1[j] * tempinput2[i - j]);
		}
	}
	// set value to the output array 
	for (int i = 0; i < mm + nn - 1; i++)
		output[i] = xx[i];
		delete[] xx;
}

int main()
{
	float a[3] = {2,6,4 };
	float b[5] = {1,2,5,4,8};
	float *c = new float[9];
	convolution(a, b, c, 3, 5);
	for (int i = 0; i < 7; i++)
	{
		cout << c[i] << " ";
	}
	getchar();
	return 0;
}

　　运行结果如上图所示，打开matlab进行验证有：

卷积的列表法计算：

如图所示：斜线上数据相加，便是卷积结果；该方法适合用于并行计算求卷积。

3、卷积的分类

1. 二维卷积

图中的输入的数据维度为 $14 \times 14$
上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的channel的数量变为3，即输入的数据维度变为（ $14 \times 14 \times 3$
以上都是在过滤器数量为1的情况下所进行的讨论。如果将过滤器的数量增加至16，即16个大小为 $10 \times 10 \times 3$
二维卷积常用于计算机视觉、图像处理领域。

2. 一维卷积

图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为 $8 - 5 + 1 = 4$
如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为16，即输入数据维度为 $8 \times 16$
如果过滤器数量为 $n$
一维卷积常用于序列模型，自然语言处理领域。

3. 三维卷积

这里采用代数的方式对三维卷积进行介绍，具体思想与一维卷积、二维卷积相同。

假设输入数据的大小为 $a_{1} \times a_{2} \times a_{3}$
基于上述情况，三维卷积最终的输出为 $(a_{1} - f + 1) \times (a_{2} - f + 1) \times (a_{3} - f + 1) \times n$
三维卷积常用于医学领域（CT影响），视频处理领域（检测动作及人物行为）。

4、卷积的信号学应用

打个比方，往平静的水面里面扔石头。我们把水面的反应看作是一种冲击响应。水面在t=0时刻石头丢进去的时候会激起高度为h(0)的波纹，但水面不会立马归于平静，随着时间的流逝，波纹幅度会越来越小，在t=1时刻，幅度衰减为h(1), 在t=2时刻，幅度衰减为h(2)……直到一段时间后，水面重复归于平静。

从时间轴上来看，我们只在t=0时刻丢了一块石头，其它时刻并没有做任何事，但在t=1,2….时刻，水面是不平静的，这是因为过去（t=0时刻）的作用一直持续到了现在。

那么，问题来了：

如果我们在t=1时刻也丢入一块石子呢？此时t=0时刻的影响还没有消失（水面还没有恢复平静）新的石子又丢进来了，那么现在激起的波浪有多高呢？答案是当前激起的波浪与t=0时刻残余的影响的叠加。那么t=0时刻对t=1时刻的残余影响有多大呢？

为了便于说明，接下来我们作一下两个假设：

1．水面对于“单位石块”的响应是固定的

2．丢一个两倍于的“单位石块”的石块激起的波纹高度是丢一个石块的两倍（即系统满足线性叠加原理）

现在我们来计算每一时刻的波浪有多高：

t=0时刻：

y(0)=x(0)*h(0);

t=1时刻：

当前石块引起的影响x(1)*h(0);

t=0时刻石块x(0)引起的残余影响x(0)*h(1);

y(1)=x(1)*h(0)+ x(0)*h(1);

t=2时刻：

当前石块引起的影响x(2)*h(0);

t=0时刻石块x(0)引起的残余影响x(0)*h(2);

t=1时刻石块x(1)引起的残余影响x(1)*h(1);

y(2)=x(2)*h(0)+ x(1)*h(1)+x(0)*h(2);

……

t=N时刻：

当前石块引起的影响x(N)*h(0);

t=0时刻石块x(0)引起的残余影响x(0)*h(N);

t=1时刻石块x(1)引起的残余影响x(1)*h(N-1);

y(N)=x(N)*h(0)+ x(N-1)*h(1)+x(N-2)*h(2)+…+x(0)*h(N);

这就是离散卷积的公式了

理解了上面的问题，下面我们来看看“翻转”是怎么回事：

当我们每次要丢石子时，站在当前的时间点，系统的对我们的回应都是h(0),时间轴之后的（h(1),h(2).....）都是对未来的影响。而整体的回应要加上过去对于现在的残余影响。

现在我们来观察t=4这个时刻。

站在t=0时刻看他对于未来（t=4）时刻(从现在往后4秒)的影响，可见是x(0)*h(4)

站在t=1时刻看他对于未来（t=4）时刻的影响(从现在往后3秒)，可见是x(1)*h(3)

站在t=2时刻看他对于未来（t=4）时刻的影响(从现在往后2秒)，可见是x(2)*h(2)

站在t=3时刻看他对于未来（t=4）时刻的影响(从现在往后1秒)，可见是x(3)*h(1)

所以所谓的翻转只是因为你站立的现在是过去的未来，而因为h(t)始终不变，故h(1)其实是前一秒的h(1)，而前一秒的h(1)就是现在，所以从当前x(4)的角度往左看，你看到的是过去的作用。h(t)未翻转前，当从h(0)往右看，你看到的是现在对于未来的影响，当翻转h(t)之后，从h(0)往左看，你依次看到的越来越远的过去对现在的影响，而这个影响，与从x=4向左看的作用影响相对应（都是越来越远的过去），作用与作用的响应就对应起来了，这一切的本质，是因为你站立的时间观察点和方向在变。