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卷积是一种数学运算，其本质是将两个函数进行操作，其中一个函数是被称为卷积核或滤波器的小型矩阵，它在另一个函数上滑动并产生新的输出。在计算机视觉中，卷积通常用于图像处理和特征提取，它可以通过滤波器对输入图像进行卷积运算，并输出提取的特征图像，从而帮助计算机理解图像信息。因此，卷积的本质是一种信号处理技术，用于从输入信号中提取有用的信息。

态势感知（Situation Awareness，简称SA）是指通过收集和分析各种信息、数据和情报，以及实时监控和识别环境变化和风险，以获取对当前和未来局势的全面、准确的认识和理解，从而支持决策、规划、部署和应对等行动的一种能力。在军事、安全、应急管理、城市管理等领域，态势感知是非常重要的一项技术和能力。

我们把SA分成态、势、感、知四部分，并且把态、势分为一组，用来描述外部客体及情境变化，把感、知分为一组，用来描述主体内部变化，这样一来，就可分别对态-势组、感-知组进行卷积处理，以实现人机环境系统的深度态势感知，进而实现计算与算计融合的理论框架。

1、态与势的卷积

态与势的卷积运算可以表示为：f(x) =  g(x-x')h(x')

其中，g(x)表示态函数，h(x)表示势函数，f(x)表示态势函数。


在任务过程中，态函数描述客体的状态，而势函数描述客体在某个状态的势能。当客体在某一状态时，其态势函数的值等于该状态的所有势能和态函数的积分。

因此，态和势的卷积运算可以用来计算客体在不同状态的态势函数值。这个过程可以通过将势函数平移，然后用态函数乘以平移后的势函数，最后对所有平移后的函数进行积分来实现。

卷积运算的结果是一个新的函数f(x)，它描述了客体在不同状态的态势函数值。这个函数可以用来预测客体在不同状态下的趋势变化分布。

2、感与知的卷积

感与知的卷积运算同样可以表示为：f(x) =  g(x-x')h(x')

其中，g(x)表示感函数，h(x)表示知函数，f(x)表示感知函数。


在任务过程中，感函数描述输入信息的状态，而知函数描述经验判断的。当输入信息在某一时刻时，其感知函数的值等于该时刻的所有感和知函数的积分。

因此，感和知的卷积运算可以用来计算输入信息在不同时刻的感知函数值。这个过程可以通过将知函数平移，然后用感函数乘以平移后的知函数，最后对所有平移后的函数进行积分来实现。

卷积运算的结果是一个新的函数f(x)，它描述了输入信息在不同时刻的感知函数值。这个函数可以用来预测输入信息在不同时刻的关键特征变化情况。