§2、4 卷积

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与冲激函数或阶跃函数的卷积

与冲激函数或阶跃函数的卷积

系统并联
3、结合律
[ f1(t) f2 (t)] f3(t) f1(t) [ f2 (t) f3(t)]
f1(t)
f1(t)*f2(t)
h2 (t)=f2(t)
h3 (t)=f3(t)
y1(t) f1(t) h(t)= =
y1(t)
f2(t)*f3(t)
系统级联或串联
二 卷积的微分和积分
推广:任意两函数卷积
若:s(t) f1(t) * f2 (t)
则:f1(t t1) * f2 (t t2 ) s(t t1 t2 ) 证明:f1(t t1) * f2 (t t2 )
f1(t)* (t t1)* f2 (t)* (t t2 ) f1(t) * f2 (t) * (t t1) * (t t2 ) s(t) * (t t1 t2 )
t
f2 () * 1()d
类似地:对高阶导数和积分
f (t) f1(t) * f2(t)
则:
f
(i ) (t )

f1( j) (t) *
f
(i 2
j
)
(t)
其中,I,j取正整数时,为导数阶次 若I,j取负整数时,为重积分次数,如
f (t)

f1(1) (t) *

e(t)

lim
t1 0
e(t1)t1
t1
(t

t1)
卷积的物理含义图解:
k (t t1)
kh(t t1)
A
e(t1)t1 (t t1)
A
e(t1)t1h(t t1)
LTI系统的性质
e(t)为激励系统的零状态响应

信号与线性系统分析第2章

信号与线性系统分析第2章
t r ( Pmt m Pm1t m1 P 0的特征根) 1t P 0 )(有r重为
e t
cos t sin t
Pe t (不等于特征根) t (P t P )e (等于特征单根) 1 0
(Pr t r Pr 1t r 1 P0 )e t (等于r重特征根)
例:f1(t), f2(t)如图,求f1(t)* f2(t) 解: f1(t) = 2ε (t) –2ε (t –1) f2(t) = ε (t+1) –ε (t –1) f1(t)* f2(t) = 2 ε (t)* ε (t+1) –2 ε (t)* ε (t –1) –2ε (t –1)* ε (t+1) +2ε (t –1)* ε (t –1) 由于ε (t)* ε (t) = tε (t) 据时移特性,有 f1(t)* f2(t) = 2 (t+1) ε (t+1) - 2 (t –1) ε (t –1) –2 tε (t) +2 (t –2) ε (t –2)
f (t ) f1 ( ) f 2 (t )d


为f1(t)与f2(t)的卷积积分,简称卷积;记为 f(t)= f1(t)*f2(t) 注意:积分是在虚设的变量τ下进行的,τ为积分变量, t为参变量。结果仍为t 的函数。
y zs (t )

f ( )h(t ) d f (t ) * ) d
▲ ■ 第 13 页
2 .任意信号作用下的零状态响应
f ( t) 根据h(t)的定义: δ(t)
LTI系统 零状态
yzs(t) h(t) h(t -τ) f (τ) h(t -τ)
由时不变性:

工程数学-积分变换(-2-4

工程数学-积分变换(-2-4
s
F2 ( s )
f1 ( )e d
F1 ( s ) F2 ( s )
性质表明两个函数卷积的Laplace变换 等于这两个函数Laplace变换的乘积.
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二、卷积定理 推论:
积分变换
若 f k t 满足Laplace变换存在定理中的条件, 且
f t f1 t
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f 2 t t sin t t sin t

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积分变换
若 F s
因为
s2 1 s2
2
, 求 f t.
F s
所以
s2
1 s
2
1
2
s s 2 2 s 1 s 1
f t L
主页
s s s 2 1 s 2 1 cos t cos t

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积分变换
t

t
0
f1 ( ) f 2 (t )d
f1 ( ) f 2 (t )d

主页
t

f1 ( ) f 2 (t )d
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2.卷积的运算性质
积分变换
1 f1 ( t ) f 2 ( t ) f 2 ( t ) f 1 ( t ) )

证明:易知 f1 ( t ) f 2 ( t ) 满足Laplace变换
存在定理中的条件,则
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卷积PPT课件

卷积PPT课件

• 卷积定理指出,函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶 变换的乘积。即,一个域中的卷积相当于另一个域中 的乘积,例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。

F(g(x)*f(x)) = F(g(x))F(f(x))
• 其中F表示的是傅里叶变换。
• 这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、Z变 换、Mellin变换和Hartley变换等各种傅里叶变换的 变体同样成立。
16
• 傅氏变换用算符F表示、含自变量x的复变函数g(x)的傅氏
变换由下式定义
F[g(x)] g(x) exp 2iuxdx
• 由此定义的变换G(u)本身也是自变量u的复变函数。如x有 空间坐标含义,u一般称为空间频率。相仿地,函数G(u)的 逆傅氏变换可用F-1[G(u)]表示
4
• 如果卷积的变量是函数x(t)和h(t),则卷积的计
算变为
yt




x
pht

pdp

xt

ht

• 其中p是积分变量,积分也是求和,t是使函数 h(-p)位移的量,星号*表示卷积。
5
• 性质
• 各种卷积算子都满足下列性质: • 交换律 结合律 分配律 数乘结合律
6
卷积定理
外一个或两个条件。例如,经常用函数表示一个理想的物点
。它有一个无穷大的间断点,不满足条件(3)。又如,
g(x)=1和g(x)=cos(2ux)都不满足条件(1)。但对于那些
不严格满足存在条件的函数,往往也能够发现它们有一个有意 义的变换式,只有这些函数可以定义为由可变换函数所组成的 级数的极限。
卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果

常用卷积公式总结

常用卷积公式总结

常用卷积公式总结卷积是数字信号处理和图像处理中常用的一种运算方式,广泛应用于图像滤波、特征提取等领域。

本文将总结常用的卷积公式,便于读者在实践中快速掌握卷积运算的要点和技巧。

1. 一维离散卷积公式一维离散卷积是卷积的最基本形式,适用于处理一维序列。

给定两个长度为N和M的离散序列f和g,卷积结果序列h的长度为N+M-1。

卷积公式如下:h[i] = sum(f[j]*g[i-j], j=0 to min(i, M-1))其中,h[i]表示卷积结果的第i个元素。

2. 二维离散卷积公式二维离散卷积常用于图像处理中,用于实现图像的滤波、边缘检测等操作。

给定两个大小分别为N1×N2和M1×M2的二维矩阵F和G,卷积结果矩阵H的大小为(N1+M1-1)×(N2+M2-1)。

卷积公式如下:H[i, j] = sum(sum(F[p, q]*G[i-p, j-q], p=0 to M1-1), q=0 to M2-1)其中,H[i, j]表示卷积结果的第(i, j)个元素。

3. 常见卷积核形状在实际应用中,常见的卷积核形状有以下几种:•方形卷积核:使用方形的矩阵作为卷积核,可以实现简单的模糊、锐化、边缘检测等操作。

•高斯卷积核:采用高斯函数生成的卷积核,可以实现图像的平滑与去噪。

•锐化卷积核:用于增强图像的边缘、细节等特征。

•Sobel卷积核:用于边缘检测,可以检测图像中的水平和垂直边缘。

•Laplace卷积核:用于图像锐化和边缘检测,可以实现对图像的细节增强。

4. 卷积的性质卷积具有一些重要的性质,可以帮助我们简化卷积运算。

•交换性质:f g = g f,表示两个序列的卷积结果是相同的。

•结合性质:(f g)h = f(g h),表示多个序列进行卷积的顺序不影响最终结果。

•分配性质:f(g+h) = f g + f*h,表示卷积运算对于序列的加法操作分配。

5. 快速卷积算法常规的卷积运算需要计算大量的乘法和加法,计算复杂度较高。

第二章 (4)卷积积分的性质

第二章 (4)卷积积分的性质

f 1 (t )
f 2 (t )
2
1
0
2
0 1
1
2 3
t
1
3
t
解法一: 解法一:图示法
f 1 (τ
t <1 ,
)
f (t ) = 0
2
0
1
2 3
τ
f 2 (t τ
t2
)
1
t 0
1
τ
解法一: 解法一:图示法
f 1 (τ
t <1 ,
)
t
f (t ) = 0
1< t < 2 ,
f (t ) = ∫ 2dτ = 2(t 1)
(2) e ε(t + 3) ε(t 5) 2t e ε (t + 3) ε (t 5) ∞ 2τ = ∫ e ε (τ + 3) ε (t τ 5)dτ ∞
2t
=∫t 53e2τ1 2(t 5) 6 e = e 2 6 1 2( t 2) = e 1 e 2
[
1 2τ dτ = e 2
' ∞ ∞
上式称为杜阿密尔积分. 上式称为杜阿密尔积分. 杜阿密尔积分 其物理含义为: 其物理含义为:LTI系统的零状态响应等于激励的 系统的零状态响应等于激励的
f ' (t )与系统的阶跃响应 g(t )的卷积积分. 的卷积积分. 导数
例2.4-4 求图示函数 f1(t ) 与 f2 (t ) 的卷积 f (t ) .
若f (t ) = f1(t ) f2(t ),则 f1(t t1 ) f2(t t2 ) = f1(t t2 ) f2 (t t1 ) = f (t t1 t2 )
推广4 推广

卷积公式

卷积公式

卷积公式卷积的物理意义是将输入信号用时移加权的单位冲激信号和(积分)表示,然后输出就是各个冲激信号作用系统后再求和,而时移量u(f(t-u)),再对u积分,就产生了反转。

卷积的物理意义(2009-11-30 09:25:54)卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。

因为是对模拟信号论述的,所以常常带有繁琐的算术推倒,很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了,那么卷积究竟物理意义怎么样呢?卷积表示为y(n) = x(n)*h(n)假设0时刻系统响应为y(0),若其在1时刻时,此种响应未改变,则1时刻的响应就变成了y(0)+y(1),叫序列的累加和(与序列的和不一样)。

但常常系统中不是这样的,因为0时刻的响应不太可能在1时刻仍旧未变化,那么怎么表述这种变化呢,就通过h(t)这个响应函数与x(0)相乘来表述,表述为x(m)×h(m-n),具体表达式不用多管,只要记着有大概这种关系,引入这个函数h(t)就能够表述y(0)在1时刻究竟削弱了多少,然后削弱后的值才是y(0)在1时刻的真实值,再通过累加和运算,才得到真实的系统响应。

再拓展点,某时刻的系统响应往往不一定是由当前时刻和前一时刻这两个响应决定的,也可能是再加上前前时刻,前前前时刻,前前前前时刻,等等,那么怎么约束这个范围呢,就是通过对h(n)这个函数在表达式中变化后的h(m-n)中的m 的范围来约束的。

即说白了,就是当前时刻的系统响应与多少个之前时刻的响应的“残留影响”有关。

当考虑这些因素后,就可以描述成一个系统响应了,而这些因素通过一个表达式(卷积)即描述出来不得不说是数学的巧妙和迷人之处了。

对于非数学系学生来说,只要懂怎么用卷积就可以了,研究什么是卷积其实意义不大,它就是一种微元相乘累加的极限形式。

卷积本身不过就是一种数学运算而已。

就跟“蝶形运算”一样,怎么证明,这是数学系的人的工作。

在信号与系统里,f(t)的零状态响应y(t)可用f(t)与其单位冲激响应h(t) 的卷积积分求解得,即y(t)=f(t)*h(t)。

§2-4-卷积和零状态响应

§2-4-卷积和零状态响应

后平移: +,左移b/a单位;-,右移b/a单位
加上倒置:f at b f at b a
注意!
一切变换都是对t而言 最好用先翻缩后平移的顺序
X
27
例2


已知信号f(t)的波形如图(a)所示,请画出下列函数的波形
f t
2
1
O 12
t
(1) f (6 2t)
(2) d f (6 2t)
X
单位阶跃信号
1. 定义
0 t 0
u(t
)
1
t 0
2. 有延迟的单位阶跃信号
0 u(t t0 ) 1
t t
t0 t0
,
t
0
0
0 u(t t0 ) 1
t t
t0 t0
,
t0
0
第 页
u(t ) 1
O
t
u(t t0 )
1
O
t0
t
u(t t0 ) 1
t0 O
t
X
22
23
单位冲激信号


•系统:由若干相互作用和相互依赖的事物组 合而成的,具有稳定功能的整体。
数学表达式:系统物理特性的数学抽象; 系统框图:形象地表示其功能。
X
21
几种典型确定性信号


1.指数信号
信号的表示
2.正弦信号ຫໍສະໝຸດ 函数表达式 f t波形
3.复指数信号(表达具有普遍意义)
4.抽样信号(Sampling Signal) 5.钟形脉冲函数(高斯函数)
dt
1
(1) (1)
3
O 12
t
(2)

4卷积积分的性质2冲激响应和阶跃响应.pdf

4卷积积分的性质2冲激响应和阶跃响应.pdf
信号与系统 电子教案
第二章 连续系统的时域分析
2.1 LTI连续系统的响应
一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应
2.2 冲激响应和阶跃响应
一、冲激响应 二、阶跃响应
2.3 卷积积分
一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解
2.4 卷积积分的性质
一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性
yt
dt

3yt

d
f t
dt

f
t
如果已知:1 f t t2; 2 f t et , 分别求两种情况下此方
程的特解。
解: (1)由于f(t)=t2,故特解函数式为
yp t P2t 2 P1t P0
这里P2, P1, P0,是常数。将此式代入方程得到
et[Ar1 cos( t r1) Ar2 cos( t r2) ... A0 cos( t 0)]
第2-3页

©西安电子科技大学电路与系统教研中心
信号与系统 电子教案
2.1 LTI连续系统的响应
例1 齐次解举例

d3 dt3
y

t


7
d2 dt2
y t 16 d
信号与系统 电子教案
2.1 LTI连续系统的响应
二、关于0-和0+值 (系数匹配法求0+初始值)
例:描述某系统的微分方程为
y”(t) + 3y’(t) + 2y(t) = 2f’(t) + 6f(t) 已知y(0-)=2,y’(0-)= 0,f(t)=ε(t),求y(0+)和y’(0+)。

§2-4-卷积和零状态响应

§2-4-卷积和零状态响应

(t

)d

t e (t- )d et t e d
1
1
t
e 1 et 1 e (e et ) 1 [e (t1) 1]
1

X
11
全章总结


• 本章内容包括五个部分:连续时域系统的描 述方法,双零响应、卷积的定义、图解方法 和性质,卷积积分法分析连续时域系统
u(t)
X
10



一 线 性 非时 变 系 统的 冲 激 响应 为 h(t)=eαtε(t) ,系 统的 激 励 为 f(t)=ε(t-1),试求系统的零状态响应。

y f (t)
f (t) h(t)
f ( )h(t )d




(
1) e (t )


1.指数信号
信号的表示
2.正弦信号
函数表达式 f t
波形
3.复指数信号(表达具有普遍意义)
4.抽样信号(Sampling Signal) 5.钟形脉冲函数(高斯函数)
X
单位阶跃信号
1. 定义
0 t 0 u(t) 1 t 0
2. 有延迟的单位阶跃信号
0 u(t t0 ) 1
0
面积1;脉宽↓; 脉冲高度↑; 则窄脉冲集中于t=0处。
★面积为1
三个特点: ★宽度为0
★ 幅度无0 穷
t0 t0
X
24

t
(t) ( )d

(t) d (t)
dt
(t) f (t) f (0) (t)

卷积公式和定义法

卷积公式和定义法

卷积公式和定义法
卷积是一种数学运算,通常用符号 "*" 表示。

它在信号处理、图像处理、神经网络等领域中被广泛应用。

卷积的公式为:
设两个函数 f 和 g,它们的卷积函数 h 定义为:
h(t) = ∫f(τ) * g(t - τ) dτ
其中,∫ 表示积分运算,τ 是积分变量。

卷积意味着将一个函数(实际上是一个信号)与另一个函数的翻转和平移的乘积进行积分。

在离散情况下,卷积可以用求和替代积分。

定义法描述了卷积的计算过程,它将每个输入和卷积核的元素相乘并求和得到输出的对应元素。

具体步骤如下:
1. 将卷积核(或滤波器)翻转180度。

2. 将翻转后的卷积核从左上角开始依次与输入函数的元素进行乘法运算,计算乘积的和。

3. 将和的结果作为输出的对应元素。

通过定义法,我们可以清楚地看到卷积的计算过程,从而更好地理解卷积的原理。

卷积及其性质

卷积及其性质
GPU加速
利用图形处理器(GPU)的并行计算能力进行卷积运算加速。GPU具 有大量的计算核心和高速内存访问能力,适用于大规模并行计算。
03
FPGA加速
利用现场可编程门阵列(FPGA)的可编程性和并行处理能力进行卷积
运算加速。FPGA可以根据具体需求进行定制化的硬件设计,实现高效
的卷积运算加速。
THANK YOU
利用卷积核检测图像的边缘信息,可以实现基于 边缘的图像分割。
3
目标检测与识别
卷积神经网络(CNN)在目标检测和识别领域 取得了显著成果,通过训练CNN模型可以实现 对图像中特定目标的检测和识别。
05
卷积在深度学习中的应用
卷积神经网络(CNN)基本原理
局部连接
01
卷积神经网络通过卷积核实现局部连接,每个神经元仅与输入
数据并行
将输入数据划分为多个子集,每 个处理单元负责一个子集的卷积 运算,最后合并各子集的结果得 到最终输出。
任务并行
将卷积运算划分为多个子任务, 每个处理单元负责一个子任务的 计算,最后合并各子任务的结果 得到最终输出。
硬件加速技术在卷积中的应用
01 02
硬件加速技术
利用专用硬件加速器(如GPU、FPGA等)提高卷积运算速度。这些加 速器具有高度的并行处理能力和优化的数据存储方式,能够显著提高卷 积运算的效率。
模式识别
卷积运算还可以应用于模式识别领域。通过将输入信号与一组预定义的卷积核进行卷积运算,可以得 到一组特征图。这些特征图可以作为模式识别的输入,用于训练分类器或进行相似度匹配等操作。
04
卷积在图像处理中的应用
图像滤波与去噪
滤波器的设计
卷积在图像处理中常被用于设计 各种滤波器,如均值滤波器、高 斯滤波器等,用于去除图像中的

卷积的通俗理解

卷积的通俗理解

卷积的通俗理解
对卷积的意义的理解:
卷积的定义:卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。

1. 从“积”的过程可以看到,我们得到的叠加值,是个全局的概念。

以信号分析为例,卷积的结果不仅跟当前时刻输入信号的响应值有关,也跟过去所有时刻输入信号的响应都有关系,考虑了对过去的所有输入的效果的累积。

在图像处理的中,卷积处理的结果,其实就是把每个像素周边的,甚至是整个图像的像素都考虑进来,对当前像素进行某种加权处理。

所以说,“积”是全局概念,或者说是一种“混合”,把两个函数在时间或者空间上进行混合。

2. 那为什么要进行“卷”?直接相乘不好吗?我的理解,进行“卷”(翻转)的目的其实是施加一种约束,它指定了在“积”的时候以什么为参照。

在信号分析的场景,它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”,在空间分析的场景,它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。

卷积图解法

卷积图解法
t ll
rs
0
.d
.d
ls
ls
t rl
.d
0 t
定义域和卷积结果
例: 1.求出关于 的不定积分
2
f(t)
h(t)
1
4 5 1 3

f s ( )hl (t )d 2 1d 2
2.将两函数的时限值两两相加,得出定义域 1+4=5; 1+5=6; 3+4=7; 3+5=8 3.确定积分限


u ( 1)u (t 2)d u ( 1)u (t 3)d
t 2


d d (t 2 1) (t 3 1) 1
1
t 2
t 3
1

du (t 2 1) du (t 3 1)
0.25ab
0 1 2 3
结语:若f1(t)与f2(t)为有限宽度的脉冲,f1*f2的面积为f1和 f2面 积之积, f1*f2的宽度为f1和 f2宽度之和. Gtk [(t t j ) t i ] 方法二.利用门函数直接计算卷积分
Gtk [(t t j ) t i ] u ( t i )u (t t j )
4...if ...2 t 3
b f1 f 2 a (t )d t 2 2 ab ab 2 1 (t ) 1t 2 (3 2t t 2 ) 4 4
1
ab (2t 1) 4
t-2
0
1 t
0 t-2 1
t
5...if ...3 t .......... f1 f 2 0

信号与线性系统分析§2

信号与线性系统分析§2

证: (t) * f (t)
( ) f (t ) d f (t)
f(t)*δ(t –t0) = f(t – t0)
2. f(t)*δ’(t) = f’(t)
证: '(t) * f (t)
'( ) f (t ) d fபைடு நூலகம்'(t)
f(t)*δ(n)(t) = f (n)(t)
3. f(t)*ε(t)

R12 ( ) f1(t) f2 (t ) d t f1(t ) f2 (t) d t
R21( ) f1(t ) f2 (t) d t f1(t) f2 (t ) d t
相互关是表示两个不同函数旳相似性参数。 可证明,R12(τ)=R21(–τ)。
若f1(t)= f2(t) = f(t),则得自有关函数
= f1(t)* f2(t –t1 –t2)
= f(t –t1 –t2)

求卷积是本章旳要点与难点。
求解卷积旳措施可归纳为:
(1)利用定义式,直接进行积分。对于轻易求积分旳
函数比较有效。如指数函数,多项式函数等。
(2)图解法。尤其合用于求某时刻点上旳卷积值。
(3)利用性质。比较灵活。
三者经常结合起来使用。
§2.4 卷积积分旳性质
卷积积分是一种数学运算,它有许多主要旳性质 (或运算规则),灵活地利用它们能简化卷积运算。
• 卷积代数运算
• 与冲激函数或阶跃函数旳卷积
• 微分积分性质
• 卷积旳时移特征
• 有关函数

第1页
一、卷积代数运算
1.互换律
f1(t ) f2 (t ) f2 (t ) f1(t ) 证明
3. 在f1(– ∞) = 0或f2(–1)(∞) = 0旳前提下,

卷积的介绍——精选推荐

卷积的介绍——精选推荐

卷积的介绍先看到卷积运算,知道了卷积就是把模版与图像对应点相乘再相加,把最后的结果代替模版中⼼点的值的⼀种运算。

但是,近来⼜看到了积分图像的定义,⽴马晕菜,于是整理⼀番,追根溯源⼀下吧。

1 卷积图像1.1 源头⾸先找到了⼀篇讲解特别好的博⽂,原⽂为:贴过正⽂来看:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------信号处理中的⼀个重要运算是卷积.初学卷积的时候,往往是在连续的情形, 两个函数f(x),g(x)的卷积,是∫f(u)g(x-u)du 当然,证明卷积的⼀些性质并不困难,⽐如交换,结合等等,但是对于卷积运算的来处,初学者就不甚了了。

其实,从离散的情形看卷积,或许更加清楚, 对于两个序列f[n],g[n],⼀般可以将其卷积定义为s[x]= ∑f[k]g[x-k] 卷积的⼀个典型例⼦,其实就是初中就学过的多项式相乘的运算, ⽐如(x*x+3*x+2)(2*x+5) ⼀般计算顺序是这样, (x*x+3*x+2)(2*x+5) = (x*x+3*x+2)*2*x+(x*x+3*x+2)*5 = 2*x*x*x+3*2*x*x+2*2*x+ 5*x*x+3*5*x+10 然后合并同类项的系数, 2 x*x*x 3*2+1*5 x*x 2*2+3*5 x 2*5 ---------- 2*x*x*x+11*x*x+19*x+10 实际上,从线性代数可以知道,多项式构成⼀个向量空间,其基底可选为 {1,x,x*x,x*x*x,...} 如此,则任何多项式均可与⽆穷维空间中的⼀个坐标向量相对应, 如,(x*x+3*x+2)对应于 (1 3 2), (2*x+5)对应于 (2,5). 线性空间中没有定义两个向量间的卷积运算,⽽只有加法,数乘两种运算,⽽实际上,多项式的乘法,就⽆法在线性空间中说明.可见线性空间的理论多么局限了. 但如果按照我们上⾯对向量卷积的定义来处理坐标向量, (1 3 2)*(2 5) 则有 2 3 1 _ _ 2 5 -------- 2 2 3 1 _ 2 5 ----- 6+5=11 2 3 1 2 5 ----- 4+15 =19 _ 2 3 1 2 5 ------- 10 或者说, (1 3 2)*(2 5)=(2 11 19 10) 回到多项式的表⽰上来, (x*x+3*x+2)(2*x+5)= 2*x*x*x+11*x*x+19*x+10 似乎很神奇,结果跟我们⽤传统办法得到的是完全⼀样的. 换句话,多项式相乘,相当于系数向量的卷积. 其实,琢磨⼀下,道理也很简单, 卷积运算实际上是分别求 x*x*x ,x*x,x,1的系数,也就是说,他把加法和求和杂合在⼀起做了。

卷积公式

卷积公式
相互独立类似可得此结论还可以推广到个独立正态变量之和的情况

fZ fX (x) fY (z x)dx
(3.5.5)
这两个公式称为卷积公式,此公式在通信 领域很有用.
例3.5.2 若 X , Y 相互独立,都具有共同的概率密度
1, f (x) 0,
求 Z X Y
0 x 1 其他,

1 x2 ( zx)2
fZ (z)
fX (x) fY (z x)dx 2
e

2 .e
2 dx

1
z2
e4
( x z )2
e 2 dx
2

令 t x z, 得
2
fZ
(z)

1
2
z2
e4
et2 dt
1
z2
e4

2

即 Z 服从 N(0, 2) 分布.
一般地,设 X , Y 相互独立, X ~ N (u1,12 ),
类似可得 此结论 X
~
N
(u2
,

2 2
)
,
2
,

2 1
22) .
还可以推广到 n 个独立正态变量之和的情况.
更一般 地,可以证明:限个相互独立的 正态变量
的线性组合仍然服从正态分布.
解:有卷积公式 (3.5.5)
, ,

fZ (z) fX (x) fY (z x)dx
为确定积分限,先求使被积函数
fX (x) fY (z x)
不为0的区域
0 x 1; 0 z x 1,
.
也即

2-4信号分析

2-4信号分析

f ( )h2 ( t )d
f ( t ) h1 ( t ) f ( t ) h2 ( t )
3.结合律
f ( t ) h1 ( t ) h2 ( t ) f ( t ) h1 ( t ) h2 ( t ) f ( t ) h1 ( t ) h2 ( t )
证毕
b.
y( t ) f ( t ) h( t ) f ( t ) h( t ) f ( t ) h( t )
df ( ) d d f ( t ) 必须成立 lim f ( t ) f ( ) 0
t t t
对微分性质而言,必须满足如下条件:
t
0
1
t
( 1 )
f ( t ) ( t ) ( t 1 ) ( t 1 ) h
( 1 )
( t ) e dt ( t ) ( 1 e ) ( t )
t t 0 t t t 0
t
h ( t ) ( 1 e )dt ( t ) ( t 1 ) ( t ) e ( t )
f1 ( t ) f 2 ( t ) ( t t1 ) ( t t 2 ) f1 ( t ) f 2 ( t ) ( t t1 t 2 ) y( t t1 t 2 )
1
f 1 ( t t1 ) f 2 ( t t 2 ) f 1 ( t ) ( t t 1 ) f 2 ( t ) ( t t 2 )
f(t )
h1(t)
h2(t)

y( t )
证明: f ( t ) h1 ( t ) h2 ( t )
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1 1 1 ; (2) F ( s ) = ; (3) F ( s ) = 2 . 2 3 s ( s + 1) s ( s + 1) ( s + 4s + 13) 2
2
解: (1) F ( s ) =
1 1 1 = 2− 2 ⇒ f (t ) = L−1[ F ( s )] = t − sin t . 2 s ( s + 1) s s + 1
§2、4 卷积
前面我们介绍了拉氏变换的几个基本性质.本节还要介绍拉氏变换的卷积性质.它不仅被用来 求某些函数的逆变换及一些积分值,而且在线性系统的分析中起着重要的作用.
一、卷积的概念及其运算律
1、定义 设函数 f1 (t ) 与 f 2 (t ) 满足条件: 当 t < 0 时, f1 (t ) = f 2 (t ) = 0 , 则定义 f1 (t ) 与 f 2 (t ) 的卷积为
推论:设 f k (t ) (k = 1, 2," , n) 都满足拉氏变换存在定理中的条件,且ℒ [ f k (t )] = Fk ( s )
(k = 1, 2," , n) ,则
ℒ [ f1 (t ) ∗ f 2 (t ) ∗" ∗ f n (t )] = F1 ( s ) ⋅ F2 ( s ) ⋅" ⋅ Fn ( s ) . 例 2、求下列函数的拉氏逆变换: (1) F ( s ) =
2
另解: f (t ) = L [
−1
1 1 1 1 ⋅ 2 ] = L−1[ 2 ] ∗ L−1[ 2 ] = t ∗ sin t 2 s s +1 s s +1
t t
= sin t ∗ t = ∫ sin τ ⋅ (t − τ )dτ = ∫ (t − τ )d [− cosτ ]
0 0
= [ −(t − τ ) cosτ ]0 − ∫ cosτ dτ = t − sin τ |t0 = t − sin t ;
0 0 0
t
v
t
1
二、卷积定理: 设 f1 (t ) 和 f 2 (t ) 都满足拉氏变换存在定理中的条件,且 ℒ [ f1 (t )] = F1 ( s ) ,
ℒ [ f 2 (t )] = F2 ( s ) ,则 f1 (t ) ∗ f 2 (t ) 的拉氏变换一定存在,且 ℒ [ f1 (t ) ∗ f 2 (t )] = F1 ( s ) ⋅ F2 ( s ) , 或 ℒ [ F1 ( s ) ⋅ F2 ( s )] = f1 (t ) ∗ f 2 (t ) .
0

t
0
f1 (τ ) f 2 (t − τ )dτ
t
0
= − ∫ f1 (t − u ) f 2 (u )du = ∫ f 2 (u ) f1 (t − u )du = f 2 (t ) ∗ f1 (t )
t
(4)之证: f1 (t ) ∗ f 2 (t ) =

t
0
f1 (τ ) f 2 (t − τ )dτ ≤ ∫ f1 (τ ) f 2 (t − τ ) dτ = f1 (t ) ∗ f 2 (t ) .
-1
证明:由性质(4)易知, f1 (t ) ∗ f 2 (t ) 满足拉氏变换存在定理的条件,故 f1 (t ) ∗ f 2 (t ) 的拉氏变换一 定存在,且 ℒ [ f1 (t ) ∗ f 2 (t )] =
+∞
0

[ f1 (t ) ∗ f 2 (t )]e − st dt = ∫
+∞
0
[ ∫ f1 (τ ) f 2 (t − τ )dτ ]e − st dt
(3) F ( s ) =
1 1 3 3 = ⋅ 2 2 ( s + 4s + 13) 9 ( s + 2) + 9 ( s + 2) 2 + 9
2
⇒ f (t ) =
1 −1 3 3 1 3 3 ] = L−1[ ] ∗ L−1[ ] L [ ⋅ 2 2 2 9 ( s + 2) + 9 ( s + 2) + 9 9 ( s + 2) + 9 ( s + 2) 2 + 9
0
t
(2)之证: f1 (t ) ∗ [ f 2 (t ) ∗ f 3 (t )] =

t
0
f1 (τ )[ f 2 (t − τ ) ∗ f3 (t − τ )]dτ
t t
0
= ∫ f1 (τ )[ ∫
0
t
t −τ
0
f 2 (u ) f 3 (t − τ − u )du ]dτ = ∫ f1 (τ )[ ∫ f 2 (v − τ ) f3 (t − v)dv]dτ 【令 v = τ + u 】
f1 (t ) ∗ f 2 (t ) = ∫ f1 (τ ) f 2 (t − τ )dτ .
0
t
声明:以下所给函数都假定在 t < 0 时恒为零. 例 1 求 sin t ∗ t . 解: sin t ∗ t =

t 0
sin τ ⋅ (t − τ )dτ = ∫ (t − τ )d [− cos τ ]
1 sin(6τ − 3t ) 1 = e −2t [ − t cos 3t ] = e −2t [sin 3t − 3t cos 3t ] . 18 6 54 0
t
课后作业 习题四 1(4) ; 2; 3
3
0 t t 0
t
= [ −(t − τ ) cosτ ]0 − ∫ cosτ dτ = t − sin τ |t0 = t − sin t .
2、运算律 (1) 交换律: f1 (t ) ∗ f 2 (t ) = f 2 (t ) ∗ f1 (t ) ; (2) 结合律: f1 (t ) ∗ [ f 2 (t ) ∗ f 3 (t )] = [ f1 (t ) ∗ f 2 (t )] ∗ f3 (t ) ; (3) 对加法的分配律: f1 (t ) ∗ [ f 2 (t ) + f 3 (t )] = f1 (t ) ∗ f 2 (t ) + f1 (t ) ∗ f 3 (t ) ; (4) 绝对值不等式: f1 (t ) ∗ f 2 (t ) ≤ f1 (t ) ∗ f 2 (t ) . 证明 (1)之证:令 u = t − τ ,则 f1 (t ) ∗ f 2 (t ) =
τ
= ∫ [ ∫ f1 (τ ) f 2 (v − τ ) f 3 (t − v)dτ ]dv 【交换积分次序】
0 0
t
v
= ∫ [ ∫ f1 (τ ) f 2 (v − τ )dτ ] f 3 (t − v)dv = ∫ [ f1 (v) ∗ f 2 (v)] f3 (t − v)dv = [ f1 (t ) ∗ f 2 (t )] ∗ f3 (t ) .
t t
0
(2) f (t ) = L [ ⋅
−1
1 1 1 1 2! 1 ] = L−1[ ] ∗ L−1[ ] = [1∗ (t 2 e − t )] 3 3 s ( s + 1) 2 s ( s + 1) 2
2
1 1 t t2 = [(t 2 e −t ) ∗1] = ∫ τ 2 e −τ dτ = 1 − (1 + t + )e− t ; 2 2 0 2
1 1 t = (e −2t sin 3t ) ∗ (e −2t sin 3t ) = ∫ e −2τ sin 3τ ⋅ e −2( t −τ ) sin 3(t − τ )dτ 9 9 0 t t 1 1 = e −2t ∫ sin 3τ sin 3(t − τ )dτ = e −2t ∫ [cos(6τ − 3t ) − cos 3t ]dτ 0 0 9 18
+∞
0
[ f1 (τ )e − sτ ∫
+∞
0
f 2 (u )e− su du ]dτ = ∫
[ f1 (τ )e − sτ F2 ( s )]dτ
+∞
0
f1 (τ )e − sτ dτ ⋅ F2 ( s ) = F1 ( s ) ⋅ F2 ( s ) .
该定理表明:两个函数卷积的拉氏变换等于这两个函数拉氏变换的乘积.
0
t
=∫ =∫ =∫ =∫
+∞
0
dτ ∫
+∞
τ
f1 (τ ) f 2 (t − τ )e − st dt 【交换积分次序】
+∞
+∞
0
f1 (τ )dτ ∫
τ
f 2 (t − τ )e − st dt = ∫
+∞
0
f1 (τ )பைடு நூலகம்τ ∫
+∞
0
+∞
0
f 2 (u )e − s ( u +τ ) du 【令 u = t − τ 】
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