卷积的计算公式和步骤如下：
一、计算公式
f（t）*g（t）=∫f（τ）g（t-τ）dτ。
二、步骤
1、对函数f（t）和g（t）进行离散化处理，变为离散信号。对于离散信号，通过采样得知其值域adc和定义域t，无法知道函数原型，也就是说一般是隐函数。卷积运算分为两部分，fg信号的乘法以及后续积分。
2、对于离散数字信号来讲，积分运算应该是相当简单的一个运算。信号移位、反褶、相乘会影响定义域和值域。卷积的意义：加权叠加。
3、在信号处理中，卷积运算通常被用来对信号进行滤波处理。给定一个输入信号和一个滤波器，通过将输入信号与滤波器进行卷积运算，可以得到一个经过滤波处理的输出信号。
4、在图像处理中，卷积运算被广泛应用于图像滤波、图像增强、图像变换等领域。通过将一个图像与一个卷积核进行卷积运算，可以得到一个经过滤波处理的图像。
5、在机器学习中，卷积运算被广泛应用于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）中，用于提取图像等数据特征。通过将输入图像与多个卷积核进行卷积运算，可以得到多个经过特征提取的输出特征图。
卷积的相关知识如下：
1、卷积是卷积神经网络中的核心模块，卷积的目的是提取输入图像的特征。卷积也称为过滤器，即Filter，卷积的计算方法是在滤波器和输入数据的局部区域间做点积。卷积核中的数字其实就是卷积的权重，刚开始初始化一个值，然后再通过不断的学习和反向传播进行更新。
2、在卷积神经网络中，卷积核/过滤器大小，一般会选择为奇数（尺寸为奇数的卷积核可以找到中心点），比如有11，33，55等，一般选用尺寸较小的卷积核，比如33的核使用的最多，因为核越大所包含的参数就越多。
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