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畳み込み電卓

信号や関数の線形、巡回、連続畳み込みを計算します。インタラクティブな可視化、詳細なステップバイステップの解決策、包括的な数学的分析を提供します。

無料で利用可能登録不要2026年1月更新
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クイック例

離散線形畳み込み
移動平均 エッジ検出 信号フィルタ
離散巡回畳み込み
単位シフト DFTの例
連続畳み込み
多項式 指数 三角関数
畳み込みの種類:
信号 x[n]:
カンマ区切りの値を入力してください（例: 1, 2, 3）
信号 h[n]:
カンマ区切りの値を入力してください（例: 1, 1, 1）

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畳み込み電卓

畳み込み電卓へようこそ。この無料オンラインツールは、離散および連続畳み込みを詳細なステップバイステップの解決策とインタラクティブな可視化とともに計算します。信号処理を学んでいる学生、線形システムを分析しているエンジニア、あるいは数学的演算に取り組んでいる研究者にとって、この電卓は畳み込みを正確に理解し計算するために必要なすべてを提供します。

畳み込みとは？

畳み込み（コンボリューション）は、2つの関数（または信号）を組み合わせて第3の関数を生成する基本的な数学的演算です。一方の関数の形状が他方の関数によってどのように変化するかを表します。畳み込みはアスタリスク記号（*）で表記され、信号処理、画像処理、確率論、および多くの工学応用において不可欠です。

信号処理では、入力信号とシステムのインパルス応答が与えられたときに、線形時不変（LTI）システムの出力を決定するのが畳み込みです。これにより、システムが信号をどのように変換するかを理解するための最も重要な演算の1つとなっています。

離散畳み込み

離散時間信号の場合、シーケンス x[n] と h[n] の畳み込みは次のように定義されます：

離散線形畳み込み
$$y[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k] \cdot h[n-k]$$

長さ N と M の有限長シーケンスの場合、出力の長さは N + M - 1 になります。

巡回畳み込み

巡回（またはサイクリック）畳み込みは、信号が周期的である場合や、離散フーリエ変換（DFT）を扱う場合に使用されます。N 点巡回畳み込みの場合：

巡回畳み込み
$$y[n] = \sum_{k=0}^{N-1} x[k] \cdot h[(n-k) \mod N]$$

剰余演算（モジュロ）によりインデックスがラップされるため、巡回畳み込みは周期信号の分析に適しています。

連続畳み込み

連続時間関数の場合、畳み込み積分は次のように定義されます：

連続畳み込み積分
$$(f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) \cdot g(t - \tau) \, d\tau$$

因果信号（t が 0 未満で 0 となる信号）の場合、積分範囲は 0 から t になります。

この畳み込み電卓の機能

この電卓の使い方

  1. 畳み込みの種類を選択： 離散線形畳み込み（標準的な信号処理用）、離散巡回畳み込み（DFT 応用用）、または連続畳み込み（数学関数用）から選択します。
  2. 入力信号または関数を入力： 離散畳み込みの場合は、カンマ区切りの値（例：1, 2, 3, 4）を入力します。連続畳み込みの場合は、数学的表現（例：t, sin(t), exp(-t)）を入力します。
  3. 例を使用： 例ボタンをクリックして、一般的な畳み込みシナリオを素早くロードし、入力の違いが結果にどう影響するかを確認します。
  4. 計算と分析： 「畳み込みを計算」をクリックして、完全なステップバイステップの解決策、計算テーブル、およびインタラクティブな可視化を確認します。

畳み込みの性質

畳み込みには、信号処理や分析に役立ついくつかの重要な数学的性質があります：

交換法則

信号の順序は結果に影響しません。

x * h = h * x
結合法則

グループ化の仕方は結果に影響しません。

(x * h) * g = x * (h * g)
分配法則

畳み込みは加算に対して分配的です。

x * (h + g) = x * h + x * g
単位元

デルタ関数との畳み込みは元の信号を返します。

x * delta = x

畳み込みの応用

信号処理

畳み込みは信号フィルタリングの基本です。入力信号をフィルタのインパルス応答と畳み込むことで、フィルタリングされた出力が得られます。これが、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、およびバンドパスフィルタが信号を処理する方法です。

画像処理

画像処理では、ぼかし、シャープ化、エッジ検出、エンボス加工などの操作に2次元畳み込みが使用されます。畳み込みカーネル（小さな行列）が画像上をスライドして、さまざまな効果を生み出します。

音声処理

コンボリューション・リバーブは、ドライ音声と部屋やホールのインパルス応答を畳み込むことで、音響空間をシミュレートします。これにより、物理的な空間のユニークな特性を捉えたリアルなリバーブ効果が得られます。

ニューラルネットワーク

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、畳み込みをコア演算として使用します。学習可能な畳み込みカーネルが画像から特徴を抽出し、CNN を画像認識やコンピュータビジョンタスクにおいて非常に効果的にしています。

システム分析

任意の線形時不変（LTI）システムにおいて、出力 y(t) は入力 x(t) とシステムのインパルス応答 h(t) の畳み込みに等しくなります。この関係は、制御システムや通信システムの分析の基礎となっています。

確率論

2つの独立したランダム変数の和の確率密度関数は、それぞれの PDF の畳み込みに等しくなります。これは統計学や確率過程で広く利用されています。

線形畳み込み vs 巡回畳み込み

適切な信号処理のためには、線形畳み込みと巡回畳み込みの違いを理解することが重要です：

線形畳み込み

巡回畳み込み

入力形式ガイド

離散シーケンス

信号値をカンマで区切って入力します。括弧は任意です：

連続関数

標準的な数学記法で数式を入力します：

一般的な畳み込みの例

移動平均フィルタ

3点移動平均フィルタはデータを滑らかにします：h[n] = [1/3, 1/3, 1/3]。このフィルタと畳み込むことで、各ポイントが隣接するポイントと平均化されます。

エッジ検出

差分カーネル h[n] = [1, -1] は変化を検出します。これと畳み込むことで、信号値が急激に変化する場所を見つけることができます。

ガウス平滑化

[0.25, 0.5, 0.25] のようなガウスカーネルは、信号の構造を維持しながらノイズを低減する滑らかなベル型の平均化を提供します。

微分

カーネル [1, -2, 1] は2次導関数を近似し、信号のピークや曲率の検出に役立ちます。

よくある質問

信号処理における畳み込みとは何ですか？

畳み込みは、2つの信号を組み合わせて第3の信号を生成する数学的演算です。一方の信号の形状が他方の信号によってどのように変化するかを表します。信号処理では、入力信号とシステムのインパルス応答が与えられたときに、線形時不変（LTI）システムの出力を決定するために使用されます。

線形畳み込みと巡回畳み込みの違いは何ですか？

線形畳み込みは、入力の長さをNおよびMとしたとき、長さN+M-1の出力を生成します。非周期信号に使用されます。巡回畳み込みは信号が周期的であることを前提とし、入力と同じ長さの出力を生成します。インデックスは剰余演算（モジュロ）を使用してラップされるため、DFTベースの計算に適しています。

離散畳み込み電卓の使い方は？

信号値をカンマ区切りの数値として入力します（例：1, 2, 3）。オプションで括弧 [1, 2, 3] を使用することもできます。線形または巡回の畳み込みタイプを選択し、「計算」をクリックします。ステップバイステップの計算過程と可視化された結果が表示されます。

連続畳み込みでサポートされている関数は？

連続畳み込み電卓は、多項式関数 (t, t**2, t**3)、指数関数 (exp(t), exp(-t))、三角関数 (sin(t), cos(t), tan(t))、対数関数 (log(t))、およびそれらの組み合わせをサポートしています。指数には ** を使用し、標準的な数学記法で入力してください。

畳み込みの一般的な応用例は？

畳み込みは、信号フィルタリング（ローパス、ハイパス、バンドパスフィルタ）、画像処理（ぼかし、エッジ検出、シャープ化）、音声処理（リバーブ、エコー効果）、システム分析（インパルス応答からのシステム出力の決定）、ニューラルネットワーク（CNNの畳み込み層）、および確率論（独立なランダム変数の和）で使用されます。

なぜ畳み込みの結果は入力よりも要素数が多いのですか？

線形畳み込みでは、入力 x が N 個、h が M 個の要素を持つ場合、出力は N + M - 1 個の要素を持ちます。これは畳み込みが一方の信号を他方の信号上で「スライド」させるためであり、最初と最後の部分的な重なりが出力の長さに寄与するためです。

畳み込みはフーリエ変換とどのように関係していますか？

畳み込み定理によれば、時間領域での畳み込みは周波数領域での乗算に等しくなります。この性質により、FFT を使用した効率的な畳み込み計算が可能になります：両方の信号を変換し、乗算し、逆変換します。これにより、計算量は O(N*M) から O(N log N) に削減されます。

追加リソース

畳み込みと信号処理について詳しく学ぶ：

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合：

"畳み込み電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/畳み込み電卓/）、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/

miniwebtool チームによる。最終更新：2026年1月10日

また、AI 数学ソルバー GPT を使って、自然言語による質問と回答で数学の問題を解決することもできます。

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