卷积的物理意义_卷积、互相关与自相关

本文从向量乘法的角度引入,解释了函数的乘积与积分的几何意义,进而阐述了卷积、互相关和自相关的概念。通过信号与系统中的例子,详细解析了卷积的过程,强调了卷积在时间轴上的平移特性。同时,介绍了互相关和自相关的应用,如迈克尔逊干涉仪和AGWN,并提供了卷积、互相关和自相关的比较图,帮助读者深入理解这些概念。

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首先从向量的乘法讲起,假设有个a向量和b向量,

那么这两个向量的点积或者乘积可以写为

希望你对上面这行还有印象。对于向量的意义,如果你要探究几何意义的话,我觉的只有当a或者b是单位向量的时候才有意义,就是所谓的投影。向量的诞生是来解决实际问题的,用来解决的最直接的一个问题是力的做功:

;只有距离在力的方向上的投影的那一部分才能产生作用,如果
Fs 是垂直也就是正交的,那么久没有做功,没有work,没发挥作用。

下面我们开始讨论一下函数,首先试想一下,函数是什么?函数的定义域是不是可以看做是向量坐标中的维度 i ,而值域就是向量每个坐标对应的值,也就是说函数可以看成一个维度无限大的向量。假设有个两个函数

,同时它们也可以看成是两个向量
,那那么这两个向量的乘积要怎么写?注意看上面向量乘积最后使用的
求和符号

函数向量的乘积就是常说的函数点积,可以写为:

现在应该理解,从-inf 到 +inf 的积分不过是一个两个函数向量的点积而已。函数点积的意义是什么呢,可以完全从向量点积的意义照搬啊,就是变力变位移的做功啊,就是做功啊做功啊Work啊。</

### 卷积运算在信号系统中的物理意义 卷积运算是信号系统理论中一种重要的数学工具,用于描述线性时不变(LTI)系统的输入信号系统冲激响应之间的相互作用[^1]。具体而言,卷积通过将输入信号 \(x(t)\) 系统的冲激响应 \(h(t)\) 结合在一起,计算出系统的输出响应 \(y(t)\)[^2]。 #### 物理意义物理角度来看,卷积的本质在于反映了一个系统如何对过去的输入信号进行累积效应的处理[^4]。对于 LTI 系统,任何复杂的输入信号都可以看作是由无数个不同强度延迟的冲激信号组成。当这些冲激信号依次进入系统时,它们各自产生的响应会按照时间顺序叠加起来形成最终的输出。这一过程正是由卷积积分所表达: \[ y(t) = \int_{-\infty}^{+\infty} h(\tau)x(t-\tau)d\tau \] 其中,\(h(\tau)\) 表示系统的冲激响应,而 \(x(t-\tau)\) 则表示经过时间平移后的输入信号[^3]。该公式的直观含义是:每一个微小的时间片段上的输入都会引起相应的输出贡献,而总输出则是所有这些局部贡献按时间加权累加的结果。 #### 应用实例 1. **滤波器设计** 在电子工程领域,利用卷积可以实现各种类型的滤波功能。例如低通、高通或带通滤波器的设计均基于特定形式的冲激响应来调整频率特性[^3]。 2. **通信系统建模** 对于无线信道传输模型来说,由于存在多径效应等因素影响,接收端接收到的数据实际上是发送数据序列信道冲击响应做卷积之后再加入噪声干扰项的形式呈现出来。 3. **图像处理技术** 图像本质上也可以视为二维离散信号,在很多情况下需要用到类似的原理来进行边缘检测、模糊化等操作。此时核矩阵充当了类似于一维情况下的h(t),通过对原始图片逐像素位置执行相应大小窗口内的乘积累计完成变换效果[^4]。 ```python import numpy as np from scipy import signal # 定义简单的输入信号冲激响应 input_signal = np.array([0, 1, 2, 3]) impulse_response = np.array([1, -1]) # 计算卷积结果 output_signal = signal.convolve(input_signal, impulse_response) print(output_signal) ``` 以上代码展示了如何使用 Python 的 `scipy` 库快速实现两组数组间的卷积计算。
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