脉冲函数与卷积

本文介绍了脉冲函数与卷积在信号处理中的重要性,特别是对于线性时不变(LTI)系统。通过理解脉冲响应和卷积,可以将复杂信号分解为简单信号的加权和,从而简化LTI系统的分析。文章阐述了卷积的定义,以及如何利用卷积计算系统对任意输入信号的响应。

前言

近来为准备考研复试,又拾起了大三学的懵懵懂懂的《信号与系统》,看的是MIT的公开课(公开课链接),感觉受益匪浅。

记忆中这门课对脉冲函数的响应和对卷积的研究很多,当初也不知道为什么要研究脉冲函数和卷积,直到最近看了公开课才有一些渐渐明白了,以下是自己的一些理解,如果有不正确的地方欢迎指正与探讨。

L T I LTI LTI系统的性质

对于离散系统,若 y 1 [ n ] y_1[n] y1[n]是对输入 x 1 [ n ] x_1[n] x1[n]的响应, y 2 [ n ] y_2[n] y2[n]是对输入 x 2 [ n ] x_2[n] x2[n]的响应,那么一个 L T I LTI LTI系统应当满足:

  1. 可加性: y 1 [ n ] + y 2 [ n ] y_1[n]+y_2[n] y1[n]+y2[n]是对输入 x 1 [ n ] + x 2 [ n ] x_1[n]+x_2[n] x1[n]+x2[n]的响应;
  2. 齐次性: a y 1 [ n ] ay_1[n] ay1[n]是对输入 a x 1 [ n ] ax_1[n] ax1[n]的响应,此处 a a a为任意复常数;
  3. 时不变: y 1 [ n − k ] y_1[n-k] y1[nk]是对输入 x 1 [ n − k ] x_1[n-k]
### 实现图像脉冲响应函数卷积的手写MATLAB代码 为了在MATLAB中实现图像脉冲响应函数(即滤波器核)的卷积操作,可以按照如下方法编写手写的MATLAB代码: ```matlab function outputImage = convolveWithImpulseResponse(inputImage, h) % 获取输入图片尺寸 [rows, cols] = size(inputImage); % 获取脉冲响应函数尺寸 [hRows, hCols] = size(h); % 初始化输出矩阵大小等于原图 outputImage = zeros(rows, cols); % 计算边界填充宽度 padWidthRow = floor((hRows - 1) / 2); padWidthCol = floor((hCols - 1) / 2); % 对原始图像进行零填充处理以应对边缘情况 paddedInput = padarray(inputImage, [padWidthRow, padWidthCol], 'replicate'); % 开始遍历每一个像素点并计算其对应的卷积值 for i = 1 : rows for j = 1 : cols subMatrix = paddedInput(i:i+hRows-1,j:j+hCols-1); % 执行逐元素相乘再求和的操作来模拟卷积过程 sumValue = sum(sum(subMatrix .* h)); % 将得到的结果赋给当前坐标位置处的新图像中的对应位置 outputImage(i, j) = sumValue; end end end ``` 此段程序定义了一个名为`convolveWithImpulseResponse`的功能函数[^1]。该功能接受两个参数作为输入:一个是待处理的目标灰度级二维数组形式表示的图像;另一个则是用来描述空间域内线性时不变系统的离散时间单位样本响应的一维或多维向量——这里特指用于构建模糊效果或其他类型的平滑变换所需的有限长度窗函数。 上述算法通过循环迭代的方式实现了对整个输入图像上每个像素其邻近区域内的权重系数之间的加权平均运算,从而达到了预期的效果。值得注意的是,在实际应用当中还可以利用内置命令如`imfilter()`来进行更高效准确地执行此类任务而不必自行编码完成全部流程。
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