鲁达 卷积的具体计算过程包括：反褶、平移和相乘。
利用冲击响应，
图1 冲击响应
上图中，我们可以认为冲击信号是输入信号，H是一个电路，h(t)是相应的输出。H的输入固定是单位冲击信号，所以h(t)也是固定不变的。
对时域离散化，并将输入信号用冲击序列表示，得到离散信号的卷积公式：
上图的h(n-m)是不变的，变的是x(m)。
其计算过程一样包括：反褶、平移和相乘。
那么，上面的卷积运算究竟包含着怎样的意义呢？
图2
我们先看图2中x(n)代表的意义。我们都看过唐伯虎点秋香，唐伯虎在秋香脸上打了好多拳，那么x(n)就表示那些拳打击的力量大小和时间。
图3
再看y(n)，拳头打在脸上以后，是有效果的，秋香的脸会肿起来，那么，打了30多拳之后，秋香的脸就惨不忍睹了，那么，这个效果怎么来的呢？这个效果是那30多拳叠加的结果。第1拳打上去之后，秋香的脸会肿起来一点，但这个效果会随着时间的流逝而衰减，等到打第2拳的时候，秋香的脸就是第1拳衰减到第二拳打击时刻的效果，再加上第2拳的打击效果；同理，打第3拳的时候，就是前两拳的衰减效果加上第3拳的打击效果，以此类推。因此，y(n)表达式中的h(n-m)表示的就是一个衰减函数，表示打到第n拳的时候，第m拳的衰减程度。
此刻这张秋香的脸，是挨了的30脚在这个时刻共同作用的结果
看到这里，估计大家对卷积应该比较清楚了，为了更进一步说明问题，下面我们用方程对上述问题进行解释。
首先我们看图4。为了和图中y(n)中的单位冲击响应h(n)联系起来，我们假设一个单位的力打在你的脸上会肿起来1单位。同时要考虑衰减系数，我们假设是0.9。好了，现在假设从0秒开始，你每秒挨一拳，第1拳的力量是10，那么第1秒的时候（1秒的延迟效应）你的脸会肿起10单位；第二拳的力量是8,那么第二秒结束的时候你的脸会肿起10x0.9x1+8x1=17单位，以此类推。而图4中的方程其实就是我们熟悉的FIR滤波器的差分方程。
IIR滤波器方程
那么，什么时候和这个IIR滤波器方程对应起来呢？可以这样假设：你每挨一拳以后，都拍了一张照片，为的是上法院告老板。那么这些照片叠加成的证明效果就是IIR滤波器方程。
总之，卷积表示的是一种输入对于输出时间上累加的效果。