cupyx.scipy.signal.oaconvolve#

cupyx.scipy.signal.oaconvolve(in1, in2, mode='full', axes=None)[source]#

使用重叠相加法计算两个 N 维数组的卷积。

使用重叠相加法计算 in1 和 in2 的卷积，输出大小由 mode 参数确定。对于大型数组，此方法通常比 convolve 快；当一个数组比另一个大得多时，通常比 fftconvolve 快。但是，当只需要少量输出值或数组形状非常相似时，此方法可能较慢，并且只能输出浮点数组（整数或对象数组输入将被转换为浮点数）。

参数:

in1 (cupy.ndarray) – 第一个输入。
in2 (cupy.ndarray) – 第二个输入。应与 in1 具有相同的维度数。
mode (str) –
指定输出的大小
- 'full': 输出是完整的离散线性卷积（默认）
- 'valid': 输出仅包含不依赖零填充的元素。 in1 或 in2 必须在每个维度上至少与另一个一样大。
- 'same': 输出大小与 in1 相同，以 'full' 输出为中心
axes (标量或 标量元组 或 None) – 计算卷积的轴。默认为所有轴。

返回: