卷积符号，是一个极其重要的数学符号。在信号处理、图像处理、神经网络等领域中被广泛应用。
在数学中，卷积是一种二元运算，即将两个实变量函数通过积分的方式加权叠加，形成新函数的过程。卷积的应用非常广泛。在信号处理领域中，卷积可以用于信号的升采样、降采样、平滑滤波、锐化等操作。在图像处理中，卷积可以用于边缘检测、特征提取等任务。在神经网络中，卷积神经网络（CNN）中的卷积操作可以用于图像分类、目标检测、语义分割等应用。
卷积符号的定义较为抽象，我们可以通过一个例子来感受卷积的意义。
假设有两个函数，f(x)和h(x)，它们的图像分别如下：
现在我们希望通过卷积得到一个新的函数g(x)，其图形如下：
通过卷积的方式，我们可以将点f(x)在h(-x)的取反后的曲线上滑动，求得g(x)的值。计算过程如下：
g(x) = ∫_(-∞)^∞ f(t)·h(x-t) dt
卷积操作涉及到积分，是一个相对较为复杂的数学计算过程，但通过代码实现卷积运算比手工计算要方便得多。Python、MATLAB等工具中都提供了方便的卷积函数。
