离散卷积是一种数学运算，定义为两个离散序列的加权求和。其计算过程通常包括翻转、平移、相乘并求和等步骤 。离散卷积具有线性性、交换律、结合律等基本性质。
该运算在信号处理、图像处理及卷积神经网络等领域有应用 。在数字信号处理中，系统的输出响应可由输入信号与系统单位冲激响应的离散卷积求得。
在深度学习领域，卷积神经网络得名于该技术，但其运算实质为互相关 。
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离散卷积
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该运算在信号处理、图像处理及卷积神经网络等领域有应用 。在数字信号处理中，系统的输出响应可由输入信号与系统单位冲激响应的离散卷积求得。
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