Category Archives: 卷积

两张照片相互卷积可以得到与它们都相似的图片，是吗？

发表于2017-08-26由范雨

在这里我想继续探讨“卷积”这一数学工具。主要是为了验证网络上部分“科普”文章所讲的“……卷积甚至可以用在考试作弊中，为了让照片同时像两个人，只要把两人的图像卷积处理即可……”这一说法。不同于证明一件事情的难度，证伪一件事情总是相对简单的，尤其当所需要的所有数据和工具都可以在编程实现时。所谓实践出真知，这里我们就找两张照片，来做卷积试一试吧！ 继续阅读 →

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互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现

发表于2015-11-16由范雨

（原文写于2013-1-31，发布于振动论坛，信号处理方法分区）
（重编辑于2015-11-16，修正了一些概念错误，增加了一些讨论）

在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积（linear convolution）和循环卷积（circular convolution）之分；互相关也有线性互相关（linear cross-correlation）和循环互相关（circular cross-correlation）。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的，不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同。通过这篇文章，我想整理一下相关概念，并给出示例。 继续阅读 →

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