NANCONV通过运行“conv2”两次或三次来工作。第一次是在原始输入信号A和K上运行，除了A中的所有NaN值都被替换为零。使用“相同”输入参数，因此输出与a大小相同。第二个卷积是在与a大小相同的矩阵之间完成的，除了在a中有NaN值的地方用0，在其他地方用1。第一个卷积的输出由第二个卷积的输出归一化。这纠正了A中的缺失(NaN)值，但由于卷积期间的零填充假设，它有纠正边缘效应的副作用。当包含可选的“noedge”参数时，将运行第三次卷积，这一次是在与a大小相同的矩阵上运行。第三次卷积的输出用于恢复边缘效果。默认情况下，'noedge'参数是启用的，因此当输入参数A没有NaN值时，'nanconv'的输出与'conv2'的输出是相同的。

C = NANCONV(A, K)卷积A和K，校正任何NaN值
在输入向量A中，结果是与A相同的大小(就像你
称为“conv”或“conv2”，具有“相同”形状)。

C = NANCONV(A, K， 'param1'， 'param2'，…)指定以下一个或多个:
'edge' -对输出应用边缘校正。
'noedge' -不对输出应用边缘校正(默认)。
'nanout' -结果C应该在与A相同的位置有nan。
'nonanout' -结果C应该忽略已删除的nan(默认)。
即使使用此选项，C也将具有NaN值
连续的nan数目太大，不能忽略。
'2d' -将输入向量视为2d矩阵(默认)。
'1d' -将输入向量视为1d向量。
这个选项只在a或k是行向量时起作用，
另一个是列向量。否则,这
期权没有作用。