在MATLAB中，卷积可以通过内置的`conv`函数来实现。下面是一个使用`conv`函数进行卷积的基本示例：
```matlab
% 定义输入信号和卷积核
x = [1, 2, 3, 4, 5]；
h = [1, 1, 1]；
% 计算卷积
y = conv（x, h）；
% 显示结果
disp（y）；
```
如果你需要处理更复杂的信号或大型数据集，可以考虑以下高级技巧：
并行卷积计算：
使用`parfor`循环或`spmd`块可以在MATLAB中实现并行卷积，从而提高处理速度。
使用`filter`函数：
`filter`函数也可以用于实现线性时不变系统的卷积操作，其语法为`y = filter（b, a, x）`，其中`b`是系统的冲击响应，`a`是反馈系数（通常为1），`x`是输入信号。
二维卷积：
对于图像处理，可以使用`conv2`函数计算二维卷积，其语法为`J = conv2（I, h, 'same'）`，其中`I`是输入图像，`h`是卷积核，`'same'`表示输出图像的大小与输入图像相同。
快速傅里叶变换（FFT）：
通过将信号转换到频域并进行点乘运算，再转换回时域，可以加速卷积操作。这可以通过`fft2`和`ifft2`函数实现。
示例：使用`filter`函数进行卷积
```matlab
% 定义输入信号和系统的冲击响应
x = [1, 2, 3, 4, 5]；
b = [1, 2, 1]；
% 计算卷积
y = filter（b, 1, x）；
% 显示结果
disp（y）；
```
示例：使用`conv2`函数进行二维卷积
```matlab
% 读取图像
I = imread（'image.png'）；
% 创建卷积核
h = fspecial（'motion', 21, 11）；
% 进行卷积操作
J = conv2（I, h, 'same'）；
% 显示结果图像
imshow（J）；
```
示例：使用FFT加速卷积
```matlab
% 读取图像
I = imread（'image.png'）；
% 将图像转换为二维数组
I = I（:）；
% 创建卷积核
h = fspecial（'motion', 21, 11）；
h = h（:）；
% 将图像和卷积核转换为频域
I_fft = fft2（I）；
H_fft = fft2（h, size（I, 1）, size（I, 2））；
% 在频域进行点乘运算
Y_fft = I_fft .* H_fft；
% 将结果转换回时域
J = ifft2（Y_fft）；
% 显示结果图像
imshow（J）；
```
通过这些方法，你可以在MATLAB中有效地实现卷积操作。