卷积（Convolution）是一种数学运算，通常用于信号处理、图像处理和机器学习中。在最简单的情况下，卷积可以理解为两个函数经过叠加、翻转和移位等操作所得到的新函数。
在图像处理中，卷积操作可以通过一个固定的滤波器与原始图像进行卷积运算，以提取出图像中的不同特征。例如，在边缘检测中，可以使用一个称为Sobel滤波器的卷积核，将其应用于原始图像中的每个像素，然后输出表示该像素周围边缘强度的数值。
在机器学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是使用了卷积层的一种深度学习算法，通过对输入数据中的空间结构进行模拟来实现对图像、音频、文本等不同类型的数据进行分类或识别的任务。
总之，卷积是一种重要的数学工具，广泛应用于不同领域的科学研究和技术应用中。
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