Convolution est une manière mathématique de combiner deux signaux pour former un troisième signal. C'est la technique la plus importante dans le traitement numérique du signal. … La convolution est importante car elle relie les trois signaux d'intérêt: le signal d'entrée, le signal de sortie et la réponse impulsionnelle
Pourquoi utilisons-nous le théorème de convolution ?
Le théorème de convolution est utile, en partie, car il nous permet de simplifier de nombreux calculs. Les convolutions peuvent être très difficiles à calculer directement, mais sont souvent beaucoup plus faciles à calculer en utilisant les transformées de Fourier et la multiplication.
À quoi sert une convolution ?
Une convolution convertit tous les pixels de son champ récepteur en une seule valeurPar exemple, si vous appliquez une convolution à une image, vous diminuerez la taille de l'image et rassemblerez toutes les informations du champ en un seul pixel. La sortie finale de la couche convolutive est un vecteur.
Pourquoi avons-nous besoin de convolution dans le traitement d'image ?
La convolution est une opération mathématique simple qui est fondamentale pour de nombreux opérateurs de traitement d'image courants. La convolution fournit un moyen de "multiplier ensemble" deux tableaux de nombres, généralement de tailles différentes, mais de même dimensionnalité, pour produire un troisième tableau de nombres de même dimensionnalité
Pourquoi avons-nous besoin d'une intégrale de convolution ?
En utilisant l'intégrale de convolution, il est possible de calculer la sortie, y(t), de n'importe quel système linéaire étant donné seulement l'entrée, f(t), et la réponse impulsionnelle, h(t).
