离散序列卷积和
信号分析与处理答案第二版完整版
信号分析与处理答案第二版HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】第二章习题参考解答求下列系统的阶跃响应和冲激响应。
(1)解当激励为时，响应为，即：由于方程简单，可利用迭代法求解：，，…，由此可归纳出的表达式：利用阶跃响应和冲激响应的关系，可以求得阶跃响应：(2)解 (a)求冲激响应，当时，。
特征方程，解得特征根为。
所以：…(2.1.2.1)通过原方程迭代知，，，代入式(2.1.2.1)中得：解得，代入式(2.1.2.1)：…(2.1.2.2)可验证满足式(2.1.2.2)，所以：(b)求阶跃响应通解为特解形式为，，代入原方程有，即完全解为通过原方程迭代之，，由此可得解得，。
所以阶跃响应为：(3)解(4)解当t>0时，原方程变为：。
…(2.1.3.1)…(2.1.3.2)将(2.1.3.1)、式代入原方程，比较两边的系数得：阶跃响应：求下列离散序列的卷积和。
(1)解用表格法求解(2)解用表格法求解(3)和如题图2.2.3所示解用表格法求解(4)解(5)解(6)解参见右图。
当时：当时：当时：当时：当时：(7) ，解参见右图：当时：当时：当时：当时：当时：(8) ，解参见右图当时：当时：当时：当时：(9) ，解(10)，解或写作：求下列连续信号的卷积。
(1) ，解参见右图：当时：当时：当时：当时：当时：当时：(2) 和如图2.3.2所示解当时：当时：当时：当时：当时：(3) ，解(4) ，解(5) ，解参见右图。
当时：当时：当时：当时：(6) ，解(7) ，解(8) ，解(9) ，解试求题图示系统的总冲激响应表达式。
解已知系统的微分方程及初始状态如下，试求系统的零输入响应。
(1) ；解，，(2) ；，解，，，，可定出(3) ；，解，，，可定出某一阶电路如题图所示，电路达到稳定状态后，开关S 于时闭合，试求输出响应。
解由于电容器二端的电压在ｔ＝０时不会发生突变，所以。
信号题库部分
)()()(2t f t y t dtt dy =+是时变系统。
（ ） 10,两个周期信号之和一定是周期信号。
（B ）11、所有非周期信号都是能量信号。
（ B ）12、若f(k)是周期序列，则f(2k)也是周期序列。
( A ）13、()t t t f 2sincos )(+=为周期信号。
（ B ） 14、()t t t f 2sin cos )(+=的周期为π2。
（B ） 15⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛=k k k f 3cos 4sin )(ππ为周期信号。
（ A ） 16、⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎭⎫ ⎝⎛=k k k f 3cos 4sin )(ππ为周期信号，周期为12。
（ B ） 17、信号)(k f 和)(k y 为周期信号，则其和)(k f +)(k y 是周期的。
（ A ）18、)0(2)()()(2x dt t df t f t t y ++=是时变系统。
（ A ) 19一离散时间系统系统的输入输出关系为)()(k kf k y =，则该系统为线性系统。
（ A ）20、一离散时间系统系统的输入输出关系为)()(k kf k y =，则该系统为因果系统。
（ A ）21、一离散时间系统系统的输入输出关系为)()(k kf k y =，则该系统为时不变系统．（ B ）22、一离散时间系统系统的输入输出关系为)()(k kf k y =，则该系统为稳定系统。
（ B ） 23.)(2sin 10)(t t t f ε=是周期信号。
（ B ）24、)(2sin 10)(t t t f ε=不是周期信号。
（ A ）25、冲激偶信号是冲激信号的导数。
（ A ）26、冲激信号是阶跃信号的导数。
（ A ）27、冲激信号是阶跃信号的积分。
（ B ）28、阶跃信号是冲激信号的导数。
（ B ）29.阶跃信号是冲激信号的积分。
（ A ）30、斜升信号是阶跃信号的积分。
（ A ）31、()t δ是偶函数。
（ A ）32、'()t δ是奇函数。
卷积的运算法则
卷积是信号处理和图像处理中常用的一种运算法则。
在离散情况下，卷积可以被定义为两个离散序列的线性组合。
以下是卷积的运算法则：
1. 线性性质：卷积具有线性性质，即对于输入序列的线性组合，卷积的结果等于每个输入序列与相应权重进行卷积后再相加。
2. 交换律：卷积运算满足交换律，即输入序列的卷积可以交换顺序，不影响最终结果。
3. 结合律：卷积运算满足结合律，即多个输入序列的卷积可以按照不同的分组方式进行计算，最终结果保持一致。
4. 分配律：卷积运算满足分配律，即输入序列与一个常数的乘积先进行卷积运算，等于将输入序列进行卷积后再与该常数相乘。
这些运算法则使得卷积在信号处理和图像处理中非常有用。
通过卷积运算，可以实现信号的平滑、滤波、特征提取等操作。
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）利用卷积运算对图像进行特征提取和模式识
别，取得了很大的成功。
卷积操作的数学描述
卷积操作的数学描述
卷积操作是信号处理和图像处理中常用的一种操作，它在深度
学习中也扮演着重要的角色。
数学上，卷积操作可以用以下方式描述：
假设有两个实数序列 f 和 g，它们的卷积记作 fg。
在离散情
况下，f 和 g 的卷积定义为：
(fg)[n] = Σ f[k] g[n-k]
其中，k的取值范围是整数，Σ表示求和，表示乘法。
这个公
式可以解释为，将序列 g 水平翻转并向右平移 k 个单位，然后将
每个位置上对应的元素相乘，最后将所有乘积相加得到卷积的结果。
在连续情况下，假设 f 和 g 是两个实数函数，它们的卷积定
义为：
(fg)(t) = ∫ f(τ) g(t-τ) dτ。
其中，τ的取值范围是负无穷到正无穷，∫表示积分。
这个公
式可以解释为，将函数 g 进行水平翻转并向右平移 t 个单位，然后将 f 与平移后的 g 的乘积在整个实数轴上进行积分得到卷积的结果。
卷积操作在信号处理中常用于滤波、特征提取等应用，而在深度学习中，卷积层通过对输入数据进行卷积操作来提取特征，从而实现对图像、文本等数据的有效处理和分析。
总的来说，卷积操作在数学上的描述是通过对两个函数或序列进行加权求和的方式来实现的，它在信号处理、图像处理和深度学习等领域都具有重要的应用价值。
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。
信号与系统常用卷积
信号与系统常用卷积
卷积是信号与系统领域中的一种重要运算。
它是将两个信号进行数学操作的方法，通常用符号 "*" 表示。
卷积运算可以以离散形式和连续形式进行。
离散卷积是指对离散时间信号进行卷积运算。
设有两个离散时间序列\[x[n]\]和\[h[n]\]，卷积运算的结果\[y[n]\]可以表示为：
\[y[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k]h[n-k]\]
连续卷积是指对连续时间信号进行卷积运算。
设有两个连续时间信号\[x(t)\]和\[h(t)\]，卷积运算的结果\[y(t)\]可以表示为：
\[y(t) = \int_{-\infty}^{\infty} x(\tau)h(t-\tau)d\tau\]
卷积运算的物理意义是对信号的相乘后再积分求和。
它在信号处理与系统分析中有广泛应用。
例如，卷积可以用于系统的响应预测、信号的滤波和信号的特征提取等。
在实际应用中，卷积运算可以通过离散求和或积分的方式进行计算。
计算机程序中常用的卷积算法包括直接法、快速卷积法（如快速傅里叶变换法）和卷积定理等。
总之，卷积是信号与系统分析中一种常用的运算方法，通过对信号的相乘与积分求和，可以得到新的信号。
在信号处理和系统分析中有广泛应用，为进一步深入研究相关领域奠定了基础。
§7.6 离散卷积(卷积和)
x(n)序列 h(n)序列
则y(n)序列
n1 n3 n n2 n4
4个元素
5个元素 8 个元素
n1 n n2， n3 n n4
例如： x(n)： 0 n 3
h(n)： 0 n 4 y(n)： 0 n 7
X
四．解卷积(反卷积,逆卷积)
X
7.6 卷积（卷积和）和解(反)卷积
卷积和的定义 离散卷积的性质 卷积计算 解卷积
第 1 页
X
一．离散卷积(卷积和)的定义
任意序列x(n)表示为: x( n) x( 1) ( n 1) x(0) ( n)
第 2 页
m
x(m ) (n m )
h( n )
x(1) ( n 1) x( 2) ( n 2)
x ( n)
y( n)
h( n )
X
(n)
时不变
均匀性 可加性
n m hn m
xm n m xm hn m
m
第 3 页
xm n m xm hn m
x n hn
m
第 5 页
xm hn m
离散卷积过程：序列倒置移位相乘取和 1.解析式法 2.图解法 3.对位相乘求和法求卷积 ( P.32-34 ) 4.利用性质
X
第
y(n)的元素个数?
6 页
x(n) h(n) y ( n)
若：
nA nB nC n A nB 1
1．交换律
第 4 页
x( n) [h1 ( n) h2 ( n)]
离散序列卷积和(用matlab实现)
数字信号处理实验报告实验一 离散时间序列卷积和MATLAB 实现（一）实验目的：学会用MATLAB 对信号与系统分析的方法，理解离散序列卷积和的计算对进行离散信号与系统分析的重要性。
（二）实验原理：1、离散时间序列f1(k)和f2(k)的卷积和定义：f(k)=f1(k)*f2(k)=∑∞-∞=-•i i k f i f )(2)(12、在离散信号与系统分析中有两个与卷积和相关的重要结论：a 、f(k)=∑∞-∞=-•i i k i f )()(δ=f(k)* δ(k)即离散序列可分解为一系列幅度由f(k)决定的单位序列δ(k)及其平移序列之积。
b 、对线性时不变系统，设其输入序列为f(k)，单位响应为h(k)，其零状态响应为y(k)，则有：y(k)=∑∞-∞=-•i i k h i f )()(3、上机：conv.m 用来实现两个离散序列的线性卷积。
其调用格式是：y=conv(x,h)若x 的长度为N ，h 的长度为M ，则y 的长度L=N+M-1。
（三）实验内容1、题一：令x(n)= {}5,4,3,2,1，h(n)＝{}246326，，，，，，y(n)=x(n)*h(n)，求y(n)。
要求用subplot 和stem 画出x(n),h(n),y(n)与n 的离散序列图形。
源程序： N=5; M=6;L=N+M-1; x=[1,2,3,4,5]; h=[6,2,3,6,4,2]; y=conv(x,h); nx=0:N-1; nh=0:M-1; ny=0:L-1;subplot(131); stem(nx,x,'*k'); xlabel('n'); ylabel('x(n)'); grid on ;subplot(132); stem(nh,h,'*k'); xlabel('n'); ylabel('h(n)'); grid on ;subplot(133); stem(ny,y,'*k'); xlabel('n'); ylabel('y(n)'); grid on ;实验结果：24nx (n)5nh (n )510ny (n )分析实验结果：根据实验结果分析可知，实验所得的数值跟x （n ）与y （n ）所卷积的结果相同。
卷积积分与离散卷积--方波序列和方波序列的卷积及卷积过程演示
1引言信号的卷积是针对时域信号处理的一种分析方法，信号的卷积一般用于求取信号通过某系统后的响应。
在信号与系统中，我们通常求取某系统的单位冲激响应，所求得的h(k)可作为系统的时域表征。
任意系统的系统响应可用卷积的方法求得。
离散时间信号是时间上不连续的“序列”，因此，激励信号分解为脉冲序列的工作就很容易完成，对应每个样值激励，系统得到对此样值的响应。
每一响应也是一个离散时间序列，把这些序列叠加既得零状态响应。
因为离散量的叠加无需进行积分，因此，叠加过程表现为求“卷积和”。
LabVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发的，类似于C和BASIC开发环境，但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是：其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码，而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。
本课程设计就是利用LabVIEW软件来实现方波序列卷积的过程，然后对方波序列移位过程进行演示，通过卷积过程演示和卷积和的波形图可以看出，方波序列的幅值大小不会影响卷积和的宽度而方波序列的宽度大小就会影响卷积序列相交部分的范围宽度即卷积宽度。
通过labview你能直观清晰地观察卷积的过程。
2虚拟仪器开发软件LabVIEW8.2入门2.1 LabVIEW介绍LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程语言。
传统文本编程语言根据语句和指令的先后顺序决定程序执行顺序，LabVIEW 则采用数据流编程方式，程序框图中节点之间的数据流向决定VI及函数的执行顺序。
VI指虚拟仪器，是 LabVIEW]的程序模块。
LabVIEW 提供很多外观与传统仪器（如示波器、万用表）类似的控件，可用来方便地创建用户界面。
用户界面在 LabVIEW中被称为前面板。
使用图标和连线，可以通过编程对前面板上的对象进行控制。
matlab实验报告
MATLAB程序设计软件实验报告专业及班级____通信中兴131_______姓名____魏增_______________学号_____6102213869________日期_____2015.6.15_________南昌大学实验报告学生姓名： 魏增 学 号： 6102213869 班级： 中兴131班 实验类型：□ 验证 □ 综合 ■ 设计 □ 创新 实验日期： 实验成绩：实验一 MA TLAB 的基本使用一、 实验目的1.了解MA TALB 程序设计语言的基本特点，熟悉MA TLAB 软件的运行环境；2.掌握变量、函数等有关概念，掌握M 文件的创建、保存、打开的方法，初步具备将一般数学问题转化为对应计算机模型处理的能力；3.掌握二维图形绘制的方法，并能用这些方法实现计算结果的可视化。
二、 MATLAB 的基础知识通过本课程的学习，应基本掌握以下的基础知识： 一. MA TLAB 简介二. MA TLAB 的启动和退出 三. MA TLAB 使用界面简介 四. 帮助信息的获取五. MA TLAB 的数值计算功能六. 程序流程控制 七. M 文件八. 函数文件九. MATLAB 的可视化 三、上机练习1. 仔细预习第二部分内容，关于MA TLAB 的基础知识。
2. 熟悉MA TLAB 环境，将第二部分所有的例子在计算机上练习一遍3、已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=123456789,987654321B A 。
求A*B ，A .* B ，比较二者结果是否相同。
并利用MA TLAB 的内部函数求矩阵A 的大小、元素和、长度以及最大值。
解：>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; >> B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1];>> A*Bans =30 24 18 84 69 54 138 114 90 >> A.*B ans =9 16 2124 25 2421 16 9 两者结果不同 >> [m,n]=size(A) m =3 n =3 >> b=sum(A) b =12 15 18 >> a=length(A) a = 3 >>max(A)ans =7 8 94、Fibonacci 数组的元素满足Fibonacci 规则：),2,1(,12=+=++k a a a k k k ；且121==a a 。
信号与系统PPT 第六章 离散时域分析
例：求z(n)=x(n)·y(n)
解：
z(0)=x(0)·y(0) z(1)=x(1)·y(1) z(2)=x(2)·y(2)
…
例：当 m =3时
例：
5、序列的差分运算：一个序列与一个移位序列之差。
一阶前向差分： x[n] x[n 1] x[n] 一阶后向差分： x[n] x[n] x[n 1]
[n]
1
0
t
t
u(t) ( )d ------ 积分关系
u[n]
1
...
-2 -1 0 1 2 3 n
-2 -1 0 1 2 3 n
[n] u[n]u[n 1] ------ 差分关系
u[n] [n][n 1][n 2] [n m] ------ 求和关系 m0
（3）矩形序列
x(m)和h(m)如图所示
x(m) 3/2
1 1/2
0123
m
h(m) 1
01 2
m
h(0-m) 1 n=0反褶
-2 -1 0
m
h(-1-m) 1 n=-1左移
-3 -2 -1 0
m
反褶 .以m=0为对称轴， 折叠h(m) 得到h(0-m)
可见， 当n<1时，x(m)与 h(n-m)无交叠，相乘处 处为 零，即y(n)=0，n<1
若有两个序列 x1n和x2 n,定义和式
x1k x2n k
k
为x1n和x2 n的卷积和，记作1n x2 n
（２）计算方法： 离散线性卷积的计算:图解法、解析法，对位相乘法
•图解法
卷积和的图解过程：换元 反褶 平移 相乘 取和
h[-m]、 h[n-m]、x[m] h[n-m]、 x[m]h[n m] m
各种卷积方式解析
卷积（Convolution）是信号处理和图像处理中常用的一种操作，用于处理信号、图像和数据。
下面是一些常见的卷积方式的解析：
1.线性卷积（Linear Convolution）：线性卷积是最基本的一种卷积方式。
它通过将两个函数（或信号）的每个值相乘，并将结果进行累加得到卷积结果。
线性卷积在时域上执行，通常使用离散时间卷积（Discrete Time Convolution）或连续时间卷积（Continuous Time Convolution）来计算。
2.离散卷积（Discrete Convolution）：离散卷积是一种用于离散信号处理的卷积方式。
与线性卷积类似，离散卷积是将两个离散信号序列的每个值相乘，并将结果进行累加得到卷积结果。
常见的应用包括数字滤波、信号降噪、图像处理和语音识别等。
3.快速卷积（Fast Convolution）：快速卷积是通过使用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）算法来加速卷积计算的一种方法。
通过将卷积操作转换为频域上的乘法操作，使用FFT可以显著减少计算复杂度，尤其适用于长序列的卷积计算。
4.卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：卷积神经网络是一类特殊的神经网络结构，广泛应用于图像和语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域。
CNN利用局部连接和权重共享的卷积操作来提取输入数据中的特征，通过卷积层、池化层和全连接层等组件搭建深层网络模型。
以上是一些常见的卷积方式的解析。
每种卷积方式都有其特定的应用场景和计算方法，具体使用哪种方式取决于所处理的数据类型和具体任务的要求。
卷积和相关离散公式的区别
卷积和相关离散公式的区别
卷积和相关是信号处理中常见的两种运算，它们在数学表达和
计算过程中有一些区别。
首先，让我们来看一下卷积的离散公式。
假设有两个离散信号
f(n)和g(n)，它们的卷积表示为，(f g)(n) = ∑f(k)g(n-k)，其
中∑表示对所有可能的k进行求和。
在这里，卷积的计算是通过对
两个信号进行加权和的方式来获得输出信号的数值。
这种加权和的
计算方式使得卷积在信号处理中有着重要的应用，比如在图像处理、语音识别等领域。
与卷积不同，相关的离散公式为，(f⨂g)(n) = ∑f(k)g(n+k)。
与卷积不同的是，相关的计算中使用了g信号的反转，即g(n+k)。
这意味着相关运算是通过对两个信号进行加权和的方式来获得输出
信号的数值，但是在计算过程中使用了一个信号的反转。
相关运算
在信号处理中也有着重要的应用，比如在滤波、模式识别等领域。
总的来说，卷积和相关在离散信号处理中都是重要的运算，它
们在数学表达和计算过程中有一些区别。
卷积是对两个信号进行加
权和的计算，而相关在计算过程中使用了一个信号的反转。
这些运
算在信号处理领域中有着广泛的应用，对于理解和处理离散信号都具有重要意义。
《信号与系统》实验报告
信号与系统实验报告班级:姓名:信息与通信工程学院实验一 系统的卷积响应实验性质：提高性 实验级别：必做 开课单位：信息与通信工程学院 学 时：2一、实验目的：深刻理解卷积运算，利用离散卷积实现连续卷积运算；深刻理解信号与系统的关系，学习MATLAB 语言实现信号通过系统的仿真方法。
二、实验设备： 计算机，MATLAB 软件 三、实验原理： 1、 离散卷积和： 调用函数：conv （）∑∞-∞=-==i i k f i f f f conv S )()(1)2,1(为离散卷积和，其中，f1(k), f2 (k) 为离散序列，K=…-2, -1, 0 , 1, 2, …。
但是，conv 函数只给出纵轴的序列值的大小，而不能给出卷积的X 轴序号。
为得到该值，进行以下分析：对任意输入：设)(1k f 非零区间n1~n2，长度L1=n2-n1+1；)(2k f 非零区间m1~m2，长度L2=m2-m1+1。
则：)(*)()(21k f k f k s =非零区间从n1+m1开始，长度为L=L1+L2-1，所以S （K ）的非零区间为：n1+m1~ n1+m1+L-1。
2、 连续卷积和离散卷积的关系：计算机本身不能直接处理连续信号，只能由离散信号进行近似： 设一系统（LTI ）输入为)(t P ∆，输出为)(t h ∆，如图所示。
)t)()(t h t P ∆∆→)()(lim )(lim )(0t h t h t P t =→=∆→∆∆→∆δ若输入为f(t):∆∆-∆=≈∑∞-∞=∆∆)()()()(k t P k f t f t f k得输出：∆∆-∆=∑∞-∞=∆∆)()()(k t hk f t y k当0→∆时：⎰∑∞∞-∞-∞=∆→∆∆→∆-=∆∆-∆==ττδτd t f k t P k f t f t f k )()()()(lim)(lim )(0⎰∑∞∞-∞-∞=∆→∆∆→∆-=∆∆-∆==τττd t h f k t hk f t y t y k )()()()(lim)(lim )(0所以：∆∆-∆=-==∑⎰→∆)()(lim)()()(*)()(212121k t f k fd t f f t f t f t s τττ如果只求离散点上的f 值)(n f ∆])[()()()()(2121∑∑∞-∞=∞-∞=∆-∆∆=∆∆-∆∆=∆k k k n f k f k n f k fn f所以，可以用离散卷积和CONV （）求连续卷积，只需∆足够小以及在卷积和的基础上乘以∆。
卷积运算数学公式
卷积运算是信号处理和图像处理中常用的数学运算，它可以用来处理信号、图像或其他类型的数据。
在深度学习领域，卷积运算也被广泛应用于卷积神经网络（CNN）中，用于提取输入数据的特征。
下面是卷积运算的数学公式：
假设有两个函数f和g，它们的卷积记作f∗g。
在连续函数的情况下，卷积运算
可以表示为以下积分形式的公式：
∞
(τ)g(t−τ)dτ
(f∗g)(t)=∫f
−∞
在离散情况下，针对离散序列或离散图像的卷积运算可以表示为以下求和形式的公式：
∞
[m]⋅g[n−m]
(f∗g)[n]=∑f
m=−∞
其中，f和g是要进行卷积运算的两个函数或序列，t是连续变量，n是离散变量，τ和m是积分或求和的变量。
公式中的f∗g表示函数f和g的卷积运算结果。
在卷积神经网络中，卷积运算通常应用于二维数据，比如图像。
卷积运算可以通过滑动一个卷积核（或过滤器）在输入图像上进行计算，以提取特定的图像特征。
在二维情况下，卷积运算可以表示为：
(m,n)⋅K(i−m,j−n)
S(i,j)=(I∗K)(i,j)=∑∑I
m
n
其中，I是输入的二维图像，K是卷积核（过滤器），S是卷积运算的输出结果。
公式中的S(i,j)表示输出图像中坐标为(i,j)的像素值，I(m,n)是输入图像中坐标
为(m,n)的像素值，K(i−m,j−n)是卷积核在输入图像上对应位置的权重。
卷积运算在信号处理、图像处理和深度学习等领域具有广泛的应用，它可以用来提取输入数据的特征并生成对应的输出结果。
计算卷积的方法
详细描述了系统传递函数的计算过程，包括系统传递 函数的定义、系统函数的表示、系统传递函数的计算 步骤以及计算实例。
详细描述
系统传递函数是描述线性时不变系统动态特性的数学模 型，可以通过系统的输入输出关系来计算。具体来说， 假设有一个线性时不变系统，其输入为x(t)，输出为y(t)， 系统的传递函数可以通过以下步骤得到：首先根据系统 的输入输出关系列出微分方程，然后通过拉普拉斯变换 求解微分方程，得到传递函数H(s)。
04
卷积的特性
时移性
总结词
卷积的结果可以通过将其中一个信号进 行时间平移来获得。
VS
详细描述
卷积运算具有时移性，即当一个信号在时 间上平移时，其与另一个信号的卷积结果 也会相应地发生平移。这种特性在信号处 理和控制系统等领域中非常重要，因为它 允许我们通过改变输入信号的时间位置来 控制输出信号的时间响应。
滤波器
滤波器
卷积在信号处理中常常用于实现滤波器功能。通过设计特定 的滤波器系数（相当于冲激响应），可以对输入信号进行滤 波处理，提取出需要的信号成分或者抑制不需要的噪声干扰 。
IIR滤波器和FIR滤波器
在数字信号处理中，滤波器可以分为无限冲激响应（IIR）滤波 器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器具有反馈结构，可 以实现对信号的递归处理；而FIR滤波器没有反馈结构，只能实 现线性相位响应。
计算卷积的方法
• 卷积的定义 • 卷积的物理意义 • 计算卷积的方法 • 卷积的特性 • 卷积的计算实例
01
卷积的定义
数学定义
数学上，卷积是一种二元运算，表示为 *。 对于两个函数 f 和 g，它们的卷积定义为
(f * g)[n] = sum_{k=-infty}^{+infty} f[k] g[n-k])
离散间信号卷积的定义
离散线性卷积
• 容易看出，和一般的相加、相乘运算相比，卷积运算要复 杂得多，它是有移位、相乘、和相加组成的综合性运算。 对于不同的n,序列的线性卷积值构成了一个新的序列g(n).
•即
• g(n)=x(n) y(n)
离散线性卷积
• 例 ：设序列x(n)={1,-1,2}和y(n)={3,0,-1},试计算x(n)和y(n)的线性卷积序列g(n)
敛，若在-∞<n<+∞时线性卷积处处收敛，则称线性卷积收敛。
• 若x(n)和y(n)中有一个序列是一般有限序列，不失一般性，设这个 序列是x(n）
•
x(n)=0 (n< N或1 n> N, 2 ≧N2 )N1
• 可得：
N2
•
x(n) y(n)=
x(i)y(n i) N i
1
• 上式是有限项求和，不存在不收敛的问题，涉及有限序列的线性卷积一定收敛。
在可循以环 看卷出积，式循中环，卷对积有序序列列t(ny)(也n)是的有下限标i序应0列用，了并模且N运它算与。参与卷积的两有限序列具有相同的长度N。
g(n)=
• 为周期序列 和 的周期卷积，记作 xn yn 若x(n)和y(n)中有一个序列是一般有~限序列，不失~一般性，设这个序列是x(n）
• 对两个同周期的周期序列，可以定义周期卷积。 若对x于(n线)和性y卷(n积)中x有(n)一个y(n序),列当是一般有~ 限序<列∞，,则不~称失卷一积般在性n=，设处这收个敛序，列若是在x(n-∞）<n<+∞时线性卷积处处收敛，则称线性卷积收敛。
• 设周期序列 和 yn 的周期均为N，称下列运算： x n 由于周期序列周期卷积的求和区间是有限的，因此，它不存在收敛的问题。
§7.6 离散卷积(卷积和)ppt课件
o 123
m
n0
o 123
m
n 1
y(n) u(n) n αm 1 αn1 un 1 yn
m0
1α
11
当n 时，yn 1
1α
o 1234
n
X
第
例7-6-2
8 页
已知x1(n)
4
,
n0
3,
2,
1，x2(n)
3
,
n0
2,
1, ，
求：yn x1(n) x2(n)
使用对位相乘求和法求卷积 步骤： 两序列右对齐→ 逐个样值对应相乘但不进位→ 同列乘积值相加（注意n=0的点）
信号与系统
7.5 7.7
§7.6 卷积（卷积和）
•卷积和定义 •离散卷积的性质 •卷积计算烟台大学光Βιβλιοθήκη 学院1一．卷积和定义
第 2
页
任意序列xn表示为 n的加权移位之线性组合:
xn x 1 n 1 x0 n x1 n 1 xm n m
xm n m
m
x(n)
y(n)
(n)
h(n)
X
第 9
页
x1n : x2 n :
4 321
n0
3
21
n0
4321
86 4 2
12 9 6 3
yn : 12 17 16 10 4 1 n0
所以yn 12 ， 17， 16， 10， 4，1
n0
X
例7-6-3
已知x(n)
R3 n,
h(n)
1
，2，3，求x(n)
n0
h(n)。
第 10
页
x(n) 1 1 1
123
离散卷积(卷积和)
y(n)= x1(n)* x2(n)= x1(n)* x2(n)
n
x1(n)*i x2
i =
x1(n)*
x2(n)
n
i
si
=
n i
x1
i
*x2(n)=
x1(n)*
n i
x2
i
返回
三.卷积计算 yn
xn* hn
xmhn m
m
m的范围由x(n)、h(n)的范围共同决定。
6
*
n
6
n
1
1 n 6n 7un 6 un 15un un 5
2
1 n 1n 2un 1 un 5
2
这与前面所得结果是相同的，但运算过程比较简单。
返回
例7-6-7已知离散信号 x1(n)=n[u(n)-u(n-6)]
利用单x2位(n样)=值u(信n+号6)d-(un()n求+1卷) 积 y(n)= x1(n)*x2(n)
mumun m 6 mum 6un m 6
m
m
mumun m 1 mum 6un m 1
m
m
n6
mun
6
n6
mun
n1
mun
1
n1
mun
5
m0
m6
m0
m6
n6
mun
6
n6
m
5
mun
n1
mun
1
n1
m
5
mun 5
i
i
i0 i6
1 2
nn
1un
1 2
nn
1un
15un
离散卷积计算例题
离散卷积计算例题离散卷积是数字信号处理中一种常用的计算方法，它可以将两个离散信号进行卷积操作，从而得到一个新的离散信号。
在实际应用中，离散卷积常常用于信号滤波、信号压缩和图像处理等方面。
在本文中，我们将围绕一个离散卷积计算例题，分步骤介绍离散卷积的计算方法。
首先，我们需要明确离散卷积的定义。
离散卷积的定义可以表示为：给定两个长度为N的离散信号x[n]和h[n]，它们的离散卷积y[n]定义为：y[n]=∑ x[k]⋅h[n-k] (k=-∞, ...,∞)其中n表示卷积的偏移量。
在实际计算中，我们通常采用快速卷积算法或卷积定理等方法加速计算。
下面以一个简单的例题来演示离散卷积的计算过程。
假设我们有两个长度为4的离散信号x[n]和h[n]，它们的值分别为：x[n] = {2, -1, 3, 0}h[n] = {1, 2, 0, -1}现在我们需要计算它们的离散卷积y[n]。
1. 将h[n]序列进行翻转。
我们可以得到：h[n] = {-1, 0, 2, 1}2. 在x[n]序列左侧和右侧分别补零，使得x[n]和h[n]的长度相同。
我们可以得到：x[n] = {2, -1, 3, 0, 0, 0, 0}h[n] = {-1, 0, 2, 1, 0, 0, 0}3. 对于每个n的取值，计算y[n]。
按照离散卷积的定义，我们有：n=0时，y[0]=2*(-1)+(-1)*0+3*2+0*1=4n=1时，y[1]=2*0+(-1)*(-1)+3*0+0*2=1n=2时，y[2]=2*2+(-1)*0+3*(-1)+0*0=-1n=3时，y[3]=2*1+(-1)*2+3*0+0*(-1)=-1n=4时，y[4]=2*0+(-1)*1+3*2+0*0=5n=5时，y[5]=2*0+(-1)*0+3*1+0*2=3n=6时，y[6]=2*0+(-1)*0+3*0+0*1=0因此，我们得到了离散卷积y[n]的值。
它的序列为：y[n] = {4, 1, -1, -1, 5, 3, 0}通过上述计算过程，我们可以看出离散卷积的计算方法十分简单，只需要按照定义进行计算即可。