python - 一维的 numpy.convlove 是如何工作的？

Question

我试图了解两个一维数组的 numpy.convolve 是如何工作的？

>>> np.convolve([1, 2, 3], [0, 1, 0.5])
array([0. , 1. , 2.5, 4. , 1.5])

>>> np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'same')
array([1. ,  2.5,  4. ])

>>> np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'valid')
array([2.5])

如何在数学上对两个矩阵进行卷积的任何来源或解释都会有所帮助。我尝试通过排列递减组合并与其他矩阵相乘来排列一个信号矩阵，但答案与以编程方式计算的结果不匹配。

标签： pythonpython-3.xnumpymathconvolution