常用信号卷积和共94页
信号卷积计算公式(一)
信号卷积计算公式(一)信号卷积1. 什么是信号卷积？信号卷积是一种在时域中计算两个信号之间的乘积并求和的方法。
它是一种重要的信号处理技术，广泛应用于图像处理、语音识别、音频处理等领域。
2. 信号卷积的计算公式信号卷积的计算公式可以表示为：∞[k]⋅ℎ[n−k]y[n]=∑xk=−∞其中，x[n]和ℎ[n]分别表示输入信号和卷积核（也称为系统的冲击响应）的值。
3. 信号卷积的示例解释离散信号的卷积信号x[n]：考虑一个离散信号x[n]，其数值如下所示：n 0 1 2 3x[n] 1 2 -1 3信号ℎ[n]：接下来，我们定义另一个离散信号ℎ[n]，其数值如下所示：n 0 1 2 3ℎ[n]-1 0 1 2计算卷积结果y[n]：现在，我们可以使用信号卷积的计算公式来计算卷积结果y[n]，如下所示：∞[k]⋅ℎ[n−k]y[n]=∑xk=−∞当n=0时，有：y[0]=x[0]⋅ℎ[0−0]+x[1]⋅ℎ[0−1]+x[2]⋅ℎ[0−2]+x[3]⋅ℎ[0−3]=1⋅(−1)+2⋅0+(−1)⋅1+3⋅2=4依此类推，可以计算出当n=1、n=2、n=3时的y[n]。
最终，卷积结果y[n]如下所示：n 0 1 2 3y[n] 4 -1 -1 7连续信号的卷积信号x(t)：如果考虑连续信号的卷积，我们可以将卷积公式稍作修改。
考虑一个连续信号x(t)，其函数表达式为：x(t)=δ(t)+2δ(t−1)−δ(t−2)+3δ(t−3)其中，δ(t)表示单位冲激函数。
信号ℎ(t)：接下来，我们定义另一个连续信号ℎ(t)，其函数表达式为：ℎ(t)=−δ(t)+δ(t−1)+2δ(t−2)计算卷积结果y(t)：现在，我们可以使用修改后的信号卷积公式来计算卷积结果y(t)，如下所示：∞(τ)⋅ℎ(t−τ)dτy(t)=∫x−∞具体计算过程略。
总结信号卷积是一种重要的信号处理技术，可应用于离散信号和连续信号的处理。
通过计算输入信号与卷积核的乘积并求和，我们可以得到卷积结果。
信号与系统卷积分析法
2
电路基础教学部
2005年3月1日10时14分
2.1 冲激函数与冲激响应
2.1.1 冲激函数 2.1.2 冲激函数的性质 2.1.3 冲激响应
3
电路基础教学部
2005年3月1日10时14分
2.1.1 冲激函数(1)
工程定义
0 t 0 (t ) t 0
(1)
且
x(t ) lim x(n) g(t n)y(t ) lim
0
n
0
n
x(n)h
(t n)
y(t ) x()h(t )d y(t ) x(t ) * h(t ) 卷积积分
2.3 卷积的图解和卷积积分限的确定
2.3.1 卷积的图解 2.3.2 卷积积分限的确定
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电路基础教学部
2005年3月1日10时14分
2.3.1 卷积的图解(1)
按如下步骤进行：
y(t ) x(t ) * h(t ) x()h(t )d
（1）改换变量：x(t)x()， h(t)h()
(t )(t ) (0)(t ) (0)(t )
(t )(t t0 ) (t0 )(t t0 ) (t0 )(t t0 )
(t )(t )dt (0) (t )(t t )dt (t ) ()(t )d(t )(t t ) (t )U (t t )
0
0 h(t )dt 1 4[h(0) h(0)] 1 h(t)为有限值 h(0) 0 4h(t ) |
0 0
0
h(0) 1 / 4 1e t / 4 h(t ) t 0 4 1e t / 4 h(t ) U (t ) 4
信号与系统——卷积
卷积积分与卷积和初步分析一、摘要：近十年来，由于电子技术和集成电路工艺的飞速发展，电子计算机已为信号的处理提供了条件。
信号与系统分析理论应用一直在扩大，它不仅应用于通信、雷达、自动控制、光学、生物电子学、地震勘探等多种领域，而且对社会和自然学科也具有重要的指导意义。
卷积运算是线性时不变系统的一个重要工具，随着信号与系统理论研究的深入，卷积运算得到了更广泛的应用。
卷积运算有很多种解法，对于一般无限区间而言，可用定义法直接求解。
而本文通过图解法、卷积性质法、简易算法对有限区间卷积积分和卷积和分别进行求解，最后进行了相关的比较。
二、关键词：信号与系统；卷积；图解法；卷积性质法；简易算法三、正文：卷积在信号与系统理论分析中，应用于零状态响应的求解。
对连续时间信号的卷积称为卷积积分，定义式为：∞f(t)=∫f1(τ)f2(t−τ)dτ≜f1(t)∗f2(t)−∞对离散时间信号的卷积称为卷积和，定义式为：∞f(n)=∑f1(m)f2(n−m)≜f1(n)∗f2(n)m=−∞1、卷积积分的解法（1）图解法图解法适合于参与卷积运算的两函数仅以波形形式给出,或者已知函数的波形易于画出的情况。
利用图解法能够直接观察到许多抽象关系的具体情况，而且容易确定卷积积分的上、下限，是一种极有效的方法。
如果给定f 1(t )和f 2(t)，要求这两个函数的卷积积分f (t )=f 1(t)∗f 2(t),首先要改变自变量，即将f 1(t )和f 2(t)变成f 1(τ)和f 2(τ)，这时函数图形与原来一样，只是横坐标变为了t ，然后再经过以下四个步骤：（1）反褶，即将f 2(τ)进行反褶，变为f 2(−τ)；（2）时移，即将f 2(−τ)时移t ，变为f 2(t −τ)=f 2[−(τ−t)]，当t >0时，将f 2(−τ)右移t ，而当t <0时，将f 2(−τ)左移t ；（3）相乘，即将f 1(t )与f 2(t −τ)相乘得到f 1(t )f 2(t −τ)；（4）积分，即将乘积f 1(t )f 2(t −τ)进行积分，积分的关键是确定积分限。
信号与系统中卷积的定义
信号与系统中卷积的定义
嘿，小伙伴们！今天咱们来唠唠信号与系统中卷积这个神奇的概念。
一、卷积到底是啥呢
卷积呀，简单来说，就是两个信号之间的一种特殊运算。
它就像是两个信号在时间轴上跳了一场复杂而有规律的舞蹈。
比如说，有信号 f(t) 和 g(t) ，它们的卷积就像是把这两个信号相互重叠、相乘，然后再对结果进行积分或者求和。
二、卷积的数学表达式
它的数学表达式是这样的：(f g)(t) = ∫f(τ)g(t
τ)dτ 。
是不是看着有点晕？别慌，咱们慢慢理解。
其实呢，这个表达式就是在告诉我们怎么一步步算出卷积的结果。
三、卷积的意义和作用
那卷积有啥用呢？它可厉害了！
在信号处理中，卷积可以帮助我们分析和处理各种信号，比如说滤波、系统响应等等。
比如说，当我们想知道一个系统对输入信号的响应时，通过卷积运算就能算出来。
卷积虽然有点复杂，但是一旦掌握了它，就能在信号与系统的世界里畅游啦！小伙伴们，加油搞懂它！。
卷积
比如说你的老板命令你干活，你却到楼下打台球去了，后来被老板发现，他非常气愤，扇了你一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲），于是你的脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，你的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是你的脸对巴掌的响应，好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。
下面还需要一些假设来保证论证的严谨：假定你的脸是线性时不变系统，也就是说，无论什么时候老板打你一巴掌，打在你脸的同一位置（这似乎要求你的脸足够光滑，如果你说你长了很多青春痘，甚至整个脸皮处处连续处处不可导，那难度太大了，我就无话可说了哈哈），你的脸上总是会在相同的时间间隔内鼓起来一个相同高度的包来，并且假定以鼓起来的包的大小作为系统输出。
好了，那么，下面可以进入核心内容——卷积了！如果你每天都到地下去打台球，那么老板每天都要扇你一巴掌，不过当老板打你一巴掌后，你5分钟就消肿了，所以时间长了，你甚至就适应这种生活了……如果有一天，老板忍无可忍，以0.5秒的间隔开始不间断的扇你的过程，这样问题就来了，第一次扇你鼓起来的包还没消肿，第二个巴掌就来了，你脸上的包就可能鼓起来两倍高，老板不断扇你，脉冲不断作用在你脸上，效果不断叠加了，这样这些效果就可以求和了，结果就是你脸上的包的高度随时间变化的一个函数了（注意理解）；如果老板再狠一点，频率越来越高，以至于你都辨别不清时间间隔了，那么，求和就变成积分了。
可以这样理解，在这个过程中的某一固定的时刻，你的脸上的包的鼓起程度和什么有关呢？和之前每次打你都有关！但是各次的贡献是不一样的，越早打的巴掌，贡献越小，所以这就是说，某一时刻的输出是之前很多次输入乘以各自的衰减系数之后的叠加而形成某一点的输出，然后再把不同时刻的输出点放在一起，形成一个函数，这就是卷积，卷积之后的函数就是你脸上的包的大小随时间变化的函数。
本来你的包几分钟就可以消肿，可是如果连续打，几个小时也消不了肿了，这难道不是一种平滑过程么？反映到剑桥大学的公式上，f(a)就是第a个巴掌，g(x-a)就是第a个巴掌在x时刻的作用程度，乘起来再叠加就ok了，大家说是不是这个道理呢？我想这个例子已经非常形象了，你对卷积有了更加具体深刻的了解了吗？在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g经过翻转和平移的重叠部分的面积。
数字信号处理讲义(一)卷积
第一部分 卷积【目的】1．加深理解卷积的重要作用，更好的利用卷积进行数字信号处理。
2．掌握循环卷积和线性卷积两者之间的关系。
【原理】卷积的定义：()()()()τττd t f f t f t f t -=*=⎰∞∞-2121)(g对于离散序列，则有：∑+∞-∞=-==m m n h m x n h n x n y )()()(*)()(当h(n)，x(n)是一个长度为N 的序列，则有：()()()()()m n x m h n x n h n nm -+=*=∑=1y 1；当h(k)的长度为K ，x(m)长度为M ，且M K ≠时，则为：()()()()()k n x k h m x k h n k-+=*=∑1y ；其中k 的取值范围为：[max(1,n+1-M),min(n,K)]，其中n 范围为[1,K+M-1];在高等数学中，函数f （x ）的积分dx x f ⎰∞∞-)(的图形解释就是曲线f （x ）与x 轴之间所包围的面积的代数和。
卷积也是积分，因此与一般积分相似，具有求曲线与横轴间所包围面积的含义。
但是被积函数是()()ττ-t f f 21，且卷积是对变量τ进行积分，因此卷积的结果()t g 是一个时间变量t 的函数。
两函数卷积就是把其中一个函数沿纵轴反转，然后再把反转后的图形向右平移t ，求出该时刻二图形乘积所形成的曲线下的面积，就是该时刻的卷积值。
随着t 值不断增大，反转后的曲线不断向右平移，就可以得到t 为任意值时的卷积值。
离散卷积的编程思想与此类同，将一个序列反转，然后求m 不同时各采样点的乘积的和。
【示例】鉴于卷积程序是数字处理的第一次实验，只给出卷积的一个简单示例程序，也可参考Matlab 库文件中的conv.m 文件。
示例程序如下：function y=conn(x1,x2) %conn 函数实现输入序列x1和x2的循环卷积,fn 为输出序列 L=length(x1); %定义输入x1序列的长度M=length(x2); %定义输入x2序列的长度 for n=1:L+M-1y(n)=0; for m=1:M k=n-m+1;if (k>=1&k<=L)y(n)=y(n)+x2(m)*x1(k); %将x1反转与x2对应相乘，并求和 end end end此程序调用格式为y=conn(x,h)输入两个数据长度相同的数据，调用此函数即可。
信号系统 卷积积分
∞ f (τ )H[δ(t −τ )]dτ = ∫ −∞
( = ∫ f (τ )h t −τ ) dτ
∞ −∞
这就是系统的零状态响应。 这就是系统的零状态响应。
( ( yzs (t) = f (t) ⊗h t) = f (t) ∗h t)
三．卷积的计算
卷积的一般步骤
f (t) = ∫ f1(τ ) f2(t −τ ) dτ
0
f 1 (τ )
t
f1 (τ )
2
f 2 ( −τ )
2
f 2 (t − τ )
f1 (τ )
2
1
f 2 (t − τ )
1
1
0
1
t
τ
0
0 t
1
τ
0
1 t
τ
0 < t ≤ 1, f (t ) = ∫ 2 × e − (t −τ ) dτ = 2(1 − e − t )ε (t ) t > 1, f (t ) = ∫ 2 × e − (t −τ ) dτ = 2(e − (t −1) − e −t )ε (t − 1)
二．利用卷积求系统的零状态响应
任意信号f(t)可表示为冲激序列之和 任意信号 可表示为冲激序列之和
f (t) = ∫ f (τ )δ(t −τ ) dτ
∞ −∞
把 作 于 激 应h L IS, 响 为 若 它 用 冲 响 为 (t)的 T 则 应
∞ f (τ )δ(t −τ ) dτ y(t) = H[ f (t)] = H ∫ −∞
§2.3卷积积分 2.3卷积积分
•卷积 卷积 •利用卷积积分求系统的零状态响应 利用卷积积分求系统的零状态响应 •卷积图解说明 卷积图解说明 •卷积积分的几点认识 卷积积分的几点认识 卷积积分的
信号与系统信号的时域分解与卷积积分
28
三、卷积的性质及卷积计算
(2) (t-t0 ) 是卷积的延迟器
y(t) f (t) (t t0 )=f (t t0 )
物理意义
f (t)
有用推论
(t t0 )
f (t t0 )
f (t t1) (t t2 ) f (t t1 t2 )
若：f1(t) f2 (t) y(t) 则： f1(t t1) f2(t t2) y(t t1 t2)
s 平面和z平面的对应关系
×
衰减振荡信号
j
×虚指数信号 ×
增长振荡信号
指数×衰减信号
×
直流信号
×
指数增长信号
jIm[z]
z esT rej r eT , T
× 虚指数信号
衰减振荡信号
×
×
× 指×数增长
指数衰减信号 直流 Re[z]
增长振荡信号
× 2
温故知新，上讲回顾
信号波形的翻转、展缩与平移
)
f3 (t
)]d
f1( )
f2 (t
)d
f1 (
)
f3 (t
)d
f1(t) f2 (t) f1(t) f3 (t)
物理意义：两个LTI系统并联，其总的单位冲激响应等
于各个子系统的单位冲激响应之和。也可通过交换律/
线性系统性质证明
f1 (t )
f2 (t) f3 (t)
f1(t) [ f2 (t) f3 (t)]
f1(t) f2 (t ) f3 (t) yzs (t) f1 (t) [ f2 (t) f3 (t)]
表明:两个LTI系统级联时，系统总的单位冲激响 应等于各个子系统单位冲激响应的卷积。
第6讲 信号的分解与卷积
(3) 结合律
卷积的性质
积分特性
f1 * f 2 d f1 (t ) f 2 ( )d f 2 (t ) f1 ( )d
t t t
微分特性
微积分特性 时移特性
df (t ) df (t ) d [ f1 (t ) f 2 (t )] f1 (t ) 2 1 f 2 (t ) dt dt dt f1 (t ) f 2 (t )
卷积的定义
已知定义在区间（ –∞，+∞）上的两个函数 f1(t) 和 f2(t )，则定义积分为
f 1 ( ) f 2 ( t )d
为 f1(t)和 f2(t )的卷积积分，简称卷积。 记为： f 1 ( t ) * f 2 ( t )
卷积积分的上下限
（1）如果 则
t n
Gt (t k t )t (t k t ) t
k 0
f (t ) f ( ) (t )d
0
该公式可直接从冲激函数的性质得出 ，但此推导过程更利于观察其分解含义。 这种分解不仅可以用于有始信号，也 可以用于一般信号。
f (t ) f ( ) (t )d
由于 (t)* (t) = t (t)
f1 (t t1 ) * f 2 (t t2 ) y(t t1 t2 ) 又根据时移特性， 得：
f1(t)* f2(t)= 2(t+1)(t+1) -2(t –1)(t –1) - 2t(t) +2(t –2)(t –2)
常用的卷积积分表
f1 (t ) * f 2 (t ) f 2 (t ) * f1 (t )
f1 (t ) *[ f 2 (t ) f 3 (t )] f1 (t ) * f 2 (t ) f1 (t ) * f 3 (t )
信号第二章3卷积
若将此信号作用到冲激信号为h(t)的线性时不 变系统，则系统的响应为
r (t ) H [e(t )] H [ e( ) (t )d ]
e( ) H [ (t )]d
e( )h(t )d
零状态响应：rzs (t ) e( )h(t )d h(t ) e(t )
def
2.算子符号基本规则
(1)算子多项式可以进行因式分解 ( p 2)( p 3) p 2 5 p 6 例如： (2)等式两端的算子符合因式不能相消 ( p 2) r (t ) ( p 1) e(t ) ( p 2)( p 3) r (t ) ( p 2 4 p 3) e(t ) 不能简化为： (3)算子的乘除顺序不能随意颠倒
（3）结合律： f1(t) f2 (t) f3 (t) f1(t) f2 (t) f3 (t)
e(t)
h1(t)
h2(t)
r(t)
串联系统 r (t ) e(t ) h1 (t ) h2 (t )
2.卷积的微分与积分
d f1 (t ) f 2 (t ) df 2 (t ) （4）微分性： f1 (t ) dt dt df1 (t ) (适于高阶微分） f 2 (t ) dt
r (t ) e( )h(t )d
1 (a) t 2
e(t ) * h(t ) 0
h(t )
e( )
1
1 2
t 2
(b)
0
1 t 1 2
相乘
t
1
1 t 1 2 t 1 e(t ) * h(t ) 1 1 (t )d 2 2 t2 t 1 4 4 16 (b)
常用信号卷积和
y(1) y(2) y(N) 0
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5.5 离散系统的单位样值响应
5.5.1 单位样值响应 5.5.2 单位阶跃响应
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5.5.1 单位样值响应
h(n)
(n)
1
(n)
LTI系统
h(n)
0n
n
0 1 234 5
图5-30 单位样值响应
5.若5离.1散系单统的位差样分方值程为响：应
2．离散系统的时不变特性
x(n k) y(n k)
x(n)
n
01 23
x(n k)
时不变系统
n
0
k k 1 k 2 k 3
y(n)
n 0 123 4 56
y(n k)
0
n
k k 1 k 2 k 3 k 4 k 5 k 6
图5-21 时不变离散系统
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5.3.3 离散系统的数学模型
y(n) f (k) k
n
-1
f (n)
1
y(n) 1
0
1
2
3
4
k
2
0
-1
0
0
0
3
3
2
2
图5-14 信号求和示意图
2
2
f (n)
2 1
n -1 0 1 2
-1
求和
y(n)
33
22 2
1
n -1 0 1 2 3 4
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5.2.5 反褶
图5-16 反褶信号
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5.2.6 移位
图5-17 左移位信号 图5-18 右移位信号 返回本节
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卷积
g (t) * g (t)
=
o t o
=
t
o
t
第四节 卷积
4 常用信号的卷积公式
常 用 信 号 的 卷 积 公 式
第四节 卷积
1 F f x 2
f ( x )e i x d x,
5 卷积定理
则 证：
若
F [ f1 ( x )] F1 ( ) 和 F [ f 2 ( x )] F2 ( )
第四节 卷积
2、卷积的图解法(特别适用于求某时刻点上的卷积值)
f1 (t ) * f 2 (t ) f1 ( ) f 2 (t )d
卷积过程可分解为四步：
（1）换元： t换为τ→得 f1(τ)， f2(τ) （2）反转平移：由f2(τ)反转→ f2(–τ)右移t → f2(t-τ) （3）乘积： f1(τ) f2(t-τ) （4）积分： τ从 –∞到∞对乘积项积分。 注意：t为参变量。
F [ f1 ( x ) f 2 ( x )] 2 F1 ( ) F2 ( )
0
0
f 2 (t ) f1 (t ) t t t
0
f 2 ( ) f1 (t t0 )d f1 (t t0 )* f 2 (t )
推论： 若f1(t)*f2(t)=y(t)， 则
f1 (t t1 ) f 2 (t t2 ) y(t t1 t2 )
( 1) t t g (t ) 2 2
0 ( 1) ( 1) g t g t t 2 2 t
5.4 卷积和
当i < 0,ε(i) = 0；当i > k时，ε(k - i) = 0
k 1 a 1 i b k a b k k i k i k y f ( k ) a b ( k ) b ( k ) a 1 i 0 i 0 b b k ε(k)*ε(k) = (k+1)ε(k) b (k 1)
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第一章 信号与系统 性质求卷积和例
例1 复合系统中 h1(k) = ε(k)， h2(k) = ε(k – 5)，求复合系统的单 位序列响应h (k) 。 f(k) 解 根据h(k)的定义，有
h1(k) ∑ h2(k) h 1(k) y(k)
h(k)= [δ(k)* h1(k) –δ(k)* h2(k) ]* h1(k) = [h1(k) – h2(k) ]* h1(k) = h1(k) * h1(k) –h2(k) * h1(k) = ε(k)* ε(k) – ε(k – 5) *ε(k) = (k+1)ε(k) – (k+1 – 5)ε(k – 5) = (k+1)ε(k) – (k– 4)ε(k – 5)
f (i)h(k i)
‖ yf(k)
y f (k )
i
f (i)h(k i) 卷积和
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3
第一章 信号与系统
3 .卷积和的定义
已知定义在区间（ – ∞，∞）上的两个函数f1(k) 和f2(k)，则定义和 f (k ) f1 (i ) f 2 (k i )
f1(1)f2(1)+ f1(2)f2(0) f1(2)f2(1)+ f1(3)f2(0) f1(1) f2(0)
§3.3 卷积和
∑ =
⎪⎪ ⎨i=−∞
f1
(i)
f
2
(0
−
i)
=
3,
⎪∞
∑ ⎪
⎪i=−∞
f1
(i)
f
2
(1
−
i)
=
3,
⎪⎪1
⎪⎩0
k ≤ −2 k = −1
k =0
k =1 k =2 k ≥3
13
三、不进位乘法求卷积
∞
∑ f (k) = f1 (i) f2 (k − i) i = −∞ = L + f1(−1) f2 (k +1) + f1(0) f2 (k) + f1(1) f2 (k −1) + f1(2) f2 (k − 2) +L + f1(i) f2 (k − i) +L
17
2. 复合系统的单1 (k )
+ y(k)
h1 (k )
h2 (k)
+ h2 (k)
f (k) h2 (k)
y(k) h1 (k )
h(k) = h1(k) + h2 (k)
h(k) = h1(k) * h2 (k) = h2 (k) * h1(k)
3. f(k)*δ(k) = δ(k) *f(k)=f(k)，f(k)*δ(k– k0) = f(k – k0) k
k < −1 k = −1 k =0 k =1 k=2 k =3 k >3
22
解法III： （图解法）
f1(i)
2
∞
∑ f1(k) ∗ f2 (k) = f1(i) ∗ f2 (k − i) i = −∞
1
1
数字信号处理卷积公式
数字信号处理卷积公式一、离散序列的卷积公式。
1. 定义。
- 设离散序列x(n)和h(n)，它们的卷积y(n)定义为：y(n)=∑_m =-∞^∞x(m)h(n - m)- 这里m是求和变量，n表示卷积结果y(n)的序列序号。
2. 计算步骤示例。
- 例如，已知x(n)={1,2,3}（n = 0,1,2时的值，其他n时x(n)=0），h(n)={2,1}（n = 0,1时的值，其他n时h(n)=0）。
- 当n = 0时：- y(0)=∑_m =-∞^∞x(m)h(0 - m)=x(0)h(0)=1×2 = 2- 当n = 1时：- y(1)=∑_m =-∞^∞x(m)h(1 - m)=x(0)h(1)+x(1)h(0)=1×1+2×2=1 + 4=5- 当n = 2时：- y(2)=∑_m =-∞^∞x(m)h(2 - m)=x(0)h(2)+x(1)h(1)+x(2)h(0)=1×0+2×1+3×2=0 + 2+6 = 8- 当n = 3时：- y(3)=∑_m =-∞^∞x(m)h(3 - m)=x(1)h(2)+x(2)h(1)=2×0+3×1 = 3- 当n>3时，y(n)=0。
所以y(n)={2,5,8,3}。
3. 卷积的性质。
- 交换律：x(n)*h(n)=h(n)*x(n)，即∑_m =-∞^∞x(m)h(n - m)=∑_m =-∞^∞h(m)x(n - m)。
- 结合律：(x(n)*h_1(n))*h_2(n)=x(n)*(h_1(n)*h_2(n))。
- 分配律：x(n)*(h_1(n)+h_2(n))=x(n)*h_1(n)+x(n)*h_2(n)。
二、连续信号的卷积公式。
1. 定义。
- 设连续时间信号x(t)和h(t)，它们的卷积y(t)定义为：y(t)=∫_-∞^∞x(τ)h(t-τ)dτ- 这里τ是积分变量，t表示卷积结果y(t)的时间变量。
常见卷积计算公式
常见卷积计算公式
常见的卷积计算公式有两种，一种是离散卷积计算公式，另一种是连续卷积计算公式。
离散卷积计算公式：
卷积操作是两个序列之间的按元素乘积累加的运算，计算公式为：
y[n] = ∑(x[k] * h[n-k])
其中，y[n]为卷积结果的第n个元素，x[k]为输入序列的第k 个元素，h[n-k]为滤波器（卷积核）序列翻转后的第n-k个元素。
连续卷积计算公式：
卷积操作是两个函数之间的积分运算，计算公式为：
y(t) = ∫(x(τ) * h(t-τ)) dτ
其中，y(t)为卷积结果的函数，x(τ)为输入函数，h(t-τ)为滤波器（卷积核）函数翻转后的函数。
需要注意的是，在实际操作中，离散卷积计算通常是对离散信号（如图像）进行的，而连续卷积计算通常是对连续信号进行的。
常用信号卷积和共94页文档
1、 舟 遥 遥 以 轻飏， 风飘飘 而吹衣 。 2、 秋 菊 有 佳 色，裛 露掇其 英。 3、 日 月 掷 人 去，有 志不获 骋。 4、 未 言 心 相 醉，不 再接杯 酒。 5、 黄 发 垂 髫 ，并怡 然自乐 。
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71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
常用信号卷积和
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
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26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
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27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
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28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
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29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克