conv
畳み込みおよび多項式乗算
説明
例
畳み込みによる多項式の乗算
多項式
および
の係数を含むベクトルu
およびv
を作成します。
u = [1 0 1]; v = [2 7];
畳み込みを使用して多項式の乗算を行います。
w = conv(u,v)
w =1×42 7 2 7
w
に多項式
の係数が格納されています。
ベクトルの畳み込み
2 つのベクトルを作成し、それらの畳み込みを行います。
u = [1 1 1]; v = [1 1 0 0 0 1 1]; w = conv(u,v)
w =1×91 2 2 1 0 1 2 2 1
w
の長さはlength(u)+length(v)-1
となり、この例では9
になります。
畳み込みの中央部分
2 つのベクトルを作成します。u
とv
の畳み込みについて、u
と同じサイズの中央部分を求めます。
u = [-1 2 3 -2 0 1 2]; v = [2 4 -1 1]; w = conv(u,v,'same')
w =1×715 5 -9 7 6 7 -1
w
の長さは7
です。完全な畳み込みの場合、長さはlength(u)+length(v)-1
となり、この例では 10 になります。
入力引数
u,v
—入力ベクトル
ベクトル
入力ベクトル。行ベクトルまたは列ベクトルのいずれかとして指定します。ベクトルu
とv
の長さやデータ型は同じでなくてもかまいません。
u
またはv
がsingle
型である場合、出力はsingle
型になります。それ以外の場合、conv
は入力をdouble
型に変換してdouble
型を返します。
データ型:double
|single
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
|logical
複素数のサポート:あり
shape
—畳み込みのサブセクション
'full'
(既定値) |'same'
|'valid'
畳み込みのサブセクション。'full'
、'same'
、'valid'
のいずれかとして指定します。
'full' |
完全な畳み込み (既定の設定)。 |
'same' |
畳み込みの |
'valid' |
畳み込みのゼロが加えられたエッジを含まずに計算された部分のみ。このオプションを使用すると、 |
詳細
畳み込み
2 つのベクトルu
とv
の畳み込みとは、v
をu
の上に移動したときの点が重なる領域を表します。代数的には、畳み込みは係数がu
とv
の要素である多項式の乗算と同じ演算になります。
m = length(u)
およびn = length(v)
とします。このとき、w
は長さがm+n-1
のベクトルで、そのk
番目の要素は次のとおりです。
これは、u(j)
およびv(k-j+1)
に関して適正な添字となるj
のすべての値にわたる総和で、具体的にはj
=
max(1,k+1-n):1:min(k,m)
です。m
=
n
の場合、これは以下のようになります。
w(1) = u(1)*v(1) w(2) = u(1)*v(2)+u(2)*v(1) w(3) = u(1)*v(3)+u(2)*v(2)+u(3)*v(1) ... w(n) = u(1)*v(n)+u(2)*v(n-1)+ ... +u(n)*v(1) ... w(2*n-1) = u(n)*v(n)
拡張機能
tall 配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。
使用上の注意事項および制限事項:
入力
u
とv
は列ベクトルでなければなりません。shape
が'full'
(既定) である場合は、u
またはv
のいずれかのみを tall 配列にすることができます。shape
が'same'
または'valid'
である場合は、v
を tall 配列にすることはできません。
詳細については、tall 配列を参照してください。
C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。
C/C++ コード生成の制限事項の詳細については、ツールボックス関数のコード生成に対する可変サイズの制限(MATLAB Coder)を参照してください。
GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。
スレッドベースの環境
MATLAB®backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ のThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、Run MATLAB Functions in Thread-Based Environmentを参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は GPU 配列を完全にサポートしています。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行(Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
分散配列
并行计算工具箱™を使用して,クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行(Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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