线性卷积与圆周卷积

最新推荐文章于 2024-04-06 18:42:36 发布
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文章标签： 卷积
福自奇
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matlab验证线性卷积与圆周卷积的关系
Small_Pond的博客
05-20 1万+
数字信号处理实验一.线性卷积和圆周卷积的关系1.线性卷积 　　　设X1为N1点的有限长序列，X2为N2点的有限长序列（0 < n < N2） 　　　则两序列的线性卷积为： 　　　线性卷积y1(n)的长度为N2＋N2－１ 2.圆周卷积 　　设有限长序列x(n)和h(n)的长度分别为N1和N2，取N>=max(N1,N2)，分别对x(n)和h(n)取N点的DFT，将结果取
相关、卷积（线性卷积、圆周卷积、三者的等价）
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普罗米修斯的博客
05-03 1574
时域乘积（点乘） = 频域圆周卷积除以长度N的傅里叶逆变换。频域圆周卷积 = 时域乘积（点乘）的傅里叶变换乘以长度N。当圆周卷积的长度=线性卷积的结果的长度时，二者等价。时域圆周卷积 = 频域乘积（点乘）的傅里叶逆变换。频域乘积（点乘） = 时域圆周卷积的傅里叶变换。时域的圆周卷积相当于在频域进行了点乘。
线性卷积、周期卷积和圆周卷积的区别
weixin_42759008的博客
05-16 1万+
线性卷积、周期卷积和圆周卷积的区别 1、两个离散序列的线性卷积就是某一个序列对另一个序列的时延依次加权求和。 2、周期卷积就是对线性卷积以L为周期进行周期延拓。 3、圆周卷积就是取周期卷积的主值区间。当L≥M+N-1时，圆周卷积与线性卷积结果相同，否则线性卷积的周期延拓会发生混叠 ...
三种常见的卷积概述（线性卷积周期卷积圆周卷积）
user00205021
06-13 1万+
三种卷积：线性卷积，周期卷积，圆周卷积(即循环卷积，即circular convolution) 线性卷积，记不住就把它想成多项式乘法 周期卷积，就是线性卷积左右周期延拓后再加起来 圆周卷积，就是周期卷积取主值序列 直接放图片吧 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200613005528917.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM
序列圆卷积和线卷积的关系
Einsteinzhao的专栏
11-17 1563
实验四----线性卷积与圆周卷积的计算.doc
10-12
实验四----线性卷积与圆周卷积的计算.doc
线性卷积与圆周卷积演示程序的设计说明.doc
10-04
《线性卷积与圆周卷积演示程序的设计》 线性卷积和圆周卷积是数字信号处理中的基本概念，特别是在理解线性时不变（LTI）系统的性质和滤波器设计方面起着至关重要的作用。这篇文档旨在阐述这两种卷积方式的基本原理...
信号线性卷积与圆周卷积处理示例
11-11
通过xls展示了线性卷积和圆周卷积两种计算方式。 请参考单元格中的公式。 线性卷积和圆周卷积各有两个不同的例子供大家参考。
在线计算器
06-11
用C#实现简单的计算功能,包含加、减、乘、除
基2fft频域抽取法.zip
05-08
之前下载了某位大神的基2fft时间抽取的算法，我将其改了一下变成了一个测频的小实验，我觉得自己动手写fft代码能加深理解，现在很多地方要用到fft，不过频域抽取是主要的，所以我基于时间抽取法改了一下，改成了频域抽取，结果应该是大致一样的。但由于是自己改的，（大家也知道时间抽取和频域抽取的蝶形运算是不一样的）所以我自己改的代码有可能会有小bug，但是运行试验是完全没有问题的。能更优化的画希望大家提意见，然后哪位大神指导一下基4和分裂基的蝶形程序怎么写，想试试，在这里感激不尽！
数字信号的基本运算——线性卷积（相关）和圆周卷积（相关）
DEDSEC_Roger的博客
05-28 2867
在介绍卷积和相关运算之前，需要先认识一些更加基本的运算。
线性卷积和循环卷积（圆周卷积）
我的博客
07-04 1万+
线性卷积和循环卷积（圆周卷积）
标题DSP 数字信号处理：线性卷积、循环卷积、圆周卷积计算
weixin_51662469的博客
04-04 3279
DSP 数字信号处理：线性卷积、循环卷积、圆周卷积 DSP 数字信号处理：线性卷积、循环卷积、圆周卷积计算 这学期学的 DSP 爆肝后顺利通过了，记录一下前期没搞懂的卷积的内容，主要是线性卷积计算方法和使用线性卷积计算圆周卷积的方法。为此学习了一下之前从来没有接触过的 LaTeX 语法，????一直使用的是 Word 里面内嵌的 Unicode Math 语法。不得不说，LaTeX 挺香 线性卷积 线性卷积一般使用不进位乘法（或称对位相乘相加法）进行计算 例题： 设线性时不变系统的单位脉冲响应 h(n) 和
线性卷积、循环卷积、周期卷积的定义、计算方法及三者之间的关系
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m0_64770246的博客
05-01 4万+
文章目录前言一、卷积的物理意义及性质1. 物理意义2. 卷积性质二、线性卷积定义及计算方法1. 定义公式2. 适用范围3. 计算方法三、循环卷积定义及计算方法1. 定义公式2. 适用范围3. 计算方法四、周期卷积定义及适用范围1. 定义公式2. 适用范围总结1. 线性卷积和循环卷积的关系2. 三者之间的关系参考 前言 本文首先介绍了卷积的物理意义及卷积的性质（交换律、结合律、分配率），并简单阐述了线性时不变系统；之后分别就定义、适用范围及计算方法对线性卷积、循环卷积、周期卷积进行了介绍；最后总结了线性卷积
数字信号处理---卷积 线性卷积 循环卷积
weixin_65858849的博客
12-23 8949
数字信号处理---卷积 线性卷积 循环卷积
傅里叶变换 ~ 基 2 时间抽取 FFT 算法
shouwangyunkai666的博客
10-22 4万+
文章目录1、基2时间抽取FFT算法原理2、基2时间抽取FFT算法流图2.1、示例1 ~ 4点的序列表示成两个2点的DFT2.2、示例2 ~ 8点的序列表示成两个2点的DFT2.3、实例演示3、基2时间抽取FFT算法流图特点3.1、蝶形图的关系3.2、旋转因子的规律3.3、序列关系3.4、原位运算4、基2时间抽取FFT算法的复杂度 1、基2时间抽取FFT算法原理 将一个长序列的DFT，表达为2个短序...
基2 FFT算法（Radix-2 FFT）
qq_43038456的博客
04-06 1423
首先将输入序列分为两个部分：一个包含所有偶数索引的点（称为偶数部分），另一个包含所有奇数索引的点（称为奇数部分）。这两个部分各自代表一个N/2点DFT的输入。
线性卷积与圆周卷积的计算
05-23
线性卷积和圆周卷积都是信号处理中常用的运算，它们的定义和计算方法略有不同。 线性卷积：给定两个长度为 $N$ 的实数序列 $x$ 和 $y$，它们的线性卷积 $z$ 定义为： $$ z_n = \sum_{m=0}^{N-1} x_m y_{n-m} $$ 其中，$n = 0, 1, \cdots, 2N-2$。线性卷积通常用于时域信号处理。 计算线性卷积的一种常见方法是使用快速傅里叶变换（FFT）。具体而言，将序列 $x$ 和 $y$ 分别进行 $N$ 点 FFT，得到它们的频域表示 $X$ 和 $Y$，则它们的线性卷积 $z$ 可以通过将 $X$ 和 $Y$ 逐元素相乘，并进行 $N$ 点逆FFT 得到： $$ z = {\rm IFFT}(X \cdot Y) $$ 其中，${\rm IFFT}$ 表示逆傅里叶变换，$\cdot$ 表示逐元素相乘。 圆周卷积：给定两个长度为 $N$ 的复数序列 $x$ 和 $y$，它们的圆周卷积 $z$ 定义为： $$ z_n = \sum_{m=0}^{N-1} x_m y_{(n-m) \bmod N} $$ 其中，$\bmod$ 表示取模运算，$n = 0, 1, \cdots, N-1$。圆周卷积通常用于频域信号处理。 计算圆周卷积的一种常见方法是使用循环卷积定理。具体而言，将序列 $x$ 和 $y$ 分别进行 $N$ 点 DFT（离散傅里叶变换），得到它们的频域表示 $X$ 和 $Y$，则它们的圆周卷积 $z$ 可以通过将 $X$ 和 $Y$ 逐元素相乘，并进行 $N$ 点 IDFT（离散傅里叶逆变换）得到： $$ z = {\rm IDFT}(X \cdot Y) $$ 其中，${\rm IDFT}$ 表示离散傅里叶逆变换，$\cdot$ 表示逐元素相乘。需要注意的是，IDFT 的结果可能有复数部分，但是在实际应用中，通常只关注实数部分。
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