Dynamic Convolution and Circular Convolution Visualization in MATLAB GUI

在MATLAB中进行卷积操作时，可以使用符号数学工具箱来处理复杂的函数卷积。此方法允许用户对函数进行符号运算，从而得到更精确的数学表达式和结果。通过符号卷积，用户可以探索卷积定理和相关性质，进而加深对信号处理的理解。

MATLAB开发-argedata的图像相关和卷积。应用分块卷积方法计算二维和三维图像的自相关和互相关。

C-COT: Continuous Convolution Operators for Tracking 该MATLAB代码实现了连续卷积运算符跟踪器（C-COT）。该方法通过卷积滤波器进行视觉跟踪，提出了一种基于卷积运算符的改进策略，超越了传统的相关滤波器。具体实现细节和理论基础可参考ECCV 2016论文： 马丁·丹内利安（Martin Danelljan），安德里亚斯·罗宾逊（Andreas Robinson），法哈德·汗（Fahad Khan），迈克尔·费尔斯伯格（Michael Felsberg）。“超越相关过滤器：学习用于视觉跟踪的连续卷积运算符。”该论文详细描述了该跟踪器的背景和技术实现。具体内容请参见文献。 主要特点： 使用卷积运算符进行视觉目标跟踪 改进的连续卷积方法，提升了传统跟踪技术的精度与稳定性 在多个实验平台上表现优秀，适用于多种实际应用场景。

DFT的Matlab源代码示例，用于通过DFT实现任意一维函数与高斯核之间的卷积。该代码利用卷积定理，简化计算过程。

This function implements linear 1D convolution using the overlap-and-add method. It is fully optimized, and the main loop avoids memory allocation. The function automatically computes the best DFT window for performance. It supports three output modes: Full, Same, and Valid, which align with MATLAB's conv() function. The package also includes a frequency-domain implementation and performance comparisons with two other methods.

用卷积滤波器MATLAB代码DoG_Convolution-从等级编码图像中恢复信息。该存储库包含我在曼彻斯特大学计算机科学学院博士工作中开发的MATLAB文件。论文链接可在此处找到。虽然文件注释有误，但如果您有意使用代码的部分，请通过电子邮件联系我，我将乐意介绍这些代码的用途。博士研究成果发表在IEEE Transactions on Neural Networks上，详细内容可参见Basabdatta Sen Bhattacharya和Stephen B. Furber的相关文章。

评估Cardinal2D.m --- 在参数值u处计算二维基数样条。 EvaluateCardinal2DAtNplusOneValues.m --- 在u的N+1个值（参数u varies b/w 0和1）处评估给定四个点的基数样条和测试，使用统一参数化。 TestEvaluateCardinal2D.m --- 一个简单的测试程序，用于评估给定数据集的Cardinal Spline，其中Tension=0 (Catmull-Rom)和Tension=0.5。

Matlab代码应用：卷积滤波器 将介绍如何使用Matlab代码实现卷积滤波器，并且展示如何运用这些技术在ADMRW-AB复制代码中进行A/B测试。此外，还将涉及如何处理带有脂肪尾巴的A/B测试数据，这项技术将于《政治经济学杂志》中发布。通过具体代码示例，帮助理解如何处理复杂的实验数据。 关键技术点 卷积滤波器的基本原理与实现 ADMRW-AB算法在实际应用中的使用 带有脂肪尾巴的A/B测试与其影响 如何利用Matlab进行高效数据处理与结果分析 示例代码 % 示例代码：卷积滤波器 data = randn(1000,1); % 随机数据 kernel = [1 4 6 4 1] / 16; % 卷积核 output = conv(data, kernel, 'same'); plot(output); 这些技术可以帮助研究者更精确地进行数据分析，并深入探讨A/B测试中的脂肪尾巴效应。

改变图形的长宽比例 有时为了美观，需要改变一下图形的长宽比例。用如下的语句就可以实现： set(gca, 'position', [x0, y0, xL, yL]) 其中，x0、y0表示axes的位置；xL、yL表示axes的长和宽。