最新[Word]线性卷积与循环卷积的关系及相关算法应用(下附讲稿)教学讲义ppt课件
循环卷积与线性卷积的实现
（ = ∑ h (m )x ((n - m )) (0 ≤ n < N )y (n ) = [h (n )⊗ x (n )] = ∑ y '(n - rN )⎪G (n )⎝ r =-∞ ⎭N循环卷积与线性卷积的实现一、 实验目的：1）进一步理解并掌握循环卷积与线性卷积的概念。
（2）理解掌握二者的关系。
三、实验原理两个序列的 N 点循环卷积定义为[h (n )⊗ x (n )] NN -1Nk =0从定义中可以看到，循环卷积和线性卷积的不同之处在于：两个N 点序列的 N 点循环卷积的结果仍为 N 点序列，而他们的线性卷积的结果的长度则为 2N -1；循环卷积对序列的移位采取循环移位，而线性卷积对序列采取线性位移。
正式这些不同，导致了线性卷积和循环卷积有不同的结果和性质。
循环卷积和线性卷积虽然是不用的概念，但是它们之间有一个有意义的公式联系在一起⎛ ∞ ⎫N其中 y '(n ) = h (n )* x (n )也就是说，两个序列的 N 点循环卷积是他们的线性卷积以 N 为周期的周期延阔。
设序列 h (n )的长度为 N ,序列 x (n )的长度为 N ，此时， 1 2线性卷积结果的序列的点数为 N ' = N + N - 1;因此如果循环卷积的点 1 2数 N 小于 N + N - 1 ，那么上述周期性延阔的结果就会产生混叠，从 1 2而两种卷积会有不同的结果。
而如果 N 满足 N = N ' 的条件，就会有y (n ) = y '(n )( ≤ n < N )这就会意味着在时域不会产生混叠。
因此，我们得出结论：若通过在序列的末尾填充适当的零值，使得x(n)和h(n)成为N+N-1店序12列，并作出这两个序列的N+N-1循环卷积与线性卷积的结果在120≤n<N范围内相同。
根据DFT循环卷积性质中的卷积定理}=DFT[x(n)]•DFT[h(n)]DFT{[h(n)⊗x(n)]N便可通过两种方法求两个序列的循环卷积：一是直接根据定义计算；二是根据性质先分别求两个序列的N点DFT，并相乘，然后取IDFT 以得到循环卷积。
卷积和相关 ppt课件
平移量等于两者的平移量之和。
ppt课件
12
8、函数 f (x, y) 与 d 函数的卷积
根据 1. d-函数是偶函数, 2. d-函数的筛选性质,
有:
f (x) d (x) f ( )d (x )d f (x)
ppt课件
16
六.卷积运算举例(难点)
例1：设有二函数，分别为:
f
x
xstep x, h x
rect
x 1 2
求: g x f xhx
图1-3-3 例1中的二函数图形
ppt课件
17
图1-3-4 例1 一维卷积过程
ppt课件
18
分段计算结果：
(1)x≤0，
gx f xhx 0
(图a,b)
rect(t) 1
rect(t) 1
1.用哑元t画出 二个 rect(t)
t
-1/2 0 1/2
-1/2 0 1/2
2.将rect(t)折叠后不变;
1 rect(t)
3.将一个rect(-t)移位至给定的
x0, rect[-(t -x0)]= rect(x0 - t);
4.二者相乘;乘积曲线下
-1/2 0 1/2
f
x,
y
h
x,
y
f
,
h
x
,
y
d
d
h , f x , y d ppt课件 d h x, y f x, y 10
5、卷积符合结合律
f (x, y)h1(x, y)h2(x, y) f (x, y)h1(x, y)h2(x, y)
最新课件-信号与线性系统分析卷积和§33 推荐
y f (k) f (k) h(k) f (i)h(k i) i
二、卷积和的计算
f (k) f1(k) f2 (k) f1(i) f2 (k i) i
1、图示法
a、自变量的代换：k→i，得f1(i)、f2(i)
b、反转: f2(i) → f2(-i)；
例题
c、平移f2(-i)沿正i 轴位移k个单位，成为f2(k-i);
作业
3.11（2）（4） 3.12（3）（4） 3.19 3.22
3.11（2）（4） 3.12（1）（2）（4） 3.19 3.22（第四版）
例1:说明图解法计算卷积和的过程：
有两个序列
k 1 f1(k) 0
k 0,1,2 其余
1 f2(k) 0
k 0,1,2，3 其余
试求两序列的卷积和 f (k) f1(k) f2(k)
2,
2,1,， ຫໍສະໝຸດ , ，求：yn x1(n) x2 (n)
yk 12 ， 17 ， 16 ， 10 ， 4 ， 1
n0
三、卷积和的性质
1、交换律
f (k) f1(k) f2(k) f2(k) f1(k)
2、分配律
f1(k) [ f2(k) f3(k)] f1(k) f2(k) f1(k) f3(k)
例题
例：已知 h1(k) (k), h2 (k) (1)k (k), h3(k) (k 1) 求 f (k) (k时) 的 (ykf(k2))
h1(k) +
+
h2(k)
h3(k)
y
f
(k)
k (k
1)
1
(1)k 2
(k
1)
(k 2) (k 3) 1 (1)k2 (k 3)
《数字信号处理》中几种卷积教学探讨
《数字信号处理》中几种卷积教学探讨线性卷积，周期卷积和循环卷积是《数字信号处理》中的难点和重点。
阐述了这三种卷积的概念及相互联系，将线性卷积和循环卷积联系起来，利用循环卷积的计算速度解决线性卷积表达的实际问题，并在matlab上验证了循环卷积的运算速度优势，有助于学生理解并掌握卷积的物理意义和使用方法。
标签：数字信号处理；线性卷积；循环卷积；MatlabG41前言线性卷积，周期卷积和循环卷积在《数字信号处理》的时域分析中起着重要作用，是《数字信号处理》的一个重要知识点，也是该课程的一个难点。
一般教学中容易存在以下三个方面的问题：（1）由于该知识点数学性比较强，学生难以完全听懂，教学效果不好。
（2）几种卷积概念比较抽象，即使上课能听懂，而让学生自己动手求解却又不知从何下手。
（3）理解这几种卷积的物理意义和关系非常有必要，而学生难以将这几种卷积前后衔接，融会贯通。
本文从这几种卷积的定义出发，分析其概念及联系，探讨其教学方法，促进学生对该知识点的理解和掌握。
2线性卷积、周期卷积及循环卷积的定义信号通过线性时不变系统的输出为信号与系统函数的线性卷积。
所以线性卷积反映了线性系统对输入信号的作用方式，是线性系统分析与设计的基础，它广泛地应用于通信、控制、信号处理等领域中。
线性卷积的定义如下：yL（n）=∞k=-∞x（k）h（n-k）=x（n）*h（n）（1）线性卷积对参与卷积的两个序列长度无要求。
虽说表达式中卷积的求和范围为-∞到+∞，实际中的求和范围根据序列长度有关。
设序列x（n）长度为M，h （n）的长度为N，求和变量k的取值范围取决于x（k）和h（n-k）的长度和取值范围，并且最后得到的卷积结果即序列yL（n）的长度取决于x（n）和h（n）的长度和取值范围，所以该线性卷积的长度M+N-1。
由于计算机的发展，连续信号离散化为数字信号并由计算机处理是技术发展的必然。
在离散情况下，由于离散傅里叶变换隐含的周期性，因而引入了周期卷积和循环卷积。
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。
循环卷积与线性卷积的实现
循环卷积与线性卷积的实现一、实验目的（1）进一步理解并掌握循环卷积与线性卷积的概念。
（2）理解掌握二者的关系。
二、实验原理两个序列的N 点循环卷积定义为[h(n)○*x(n)]N =∑-=10k N h(m)x((n-m))N N)n 0(<≤从定义中可以看到，循环卷积和线性卷积的不同之处在于：两个N 点序列的N 点循环卷积的结果仍为N 点序列，而它们的线性卷积的结果长度则为2N-1；循环卷积对序列的移位采取循环移位，而线性卷积对序列采取线性移位。
正是这些不同，导致了线性卷积和循环卷积有不同的结果和性质。
循环卷积和线性卷积虽然是不同的概念，但是它们之间有一个有意义的公式联系在一起y(n)=[h(n)○*x(n)]N =(∑∞-∞=r 'y (n-rN))G N (n)其中'y (n)=h(n)*x(n)。
也就是说，两个序列的N 点循环卷积是它们的线性卷积以N 为周期的周期延拓。
设序列h(n)的长度为N 1，序列x(n)的长度为N 2，此时，线性卷积结果的序列的点数为'N =N 1+N 2-1；因此如果循环卷积的点数N 小于N 1+N 2-1，那么上述周期性延拓的结果就会产生混叠，从而两种卷积会有不同的结果。
而如果N 满足'N N =的条件，就会有)n ('y )n (y = （N <≤n 0）这就意味着在时域不会产生混叠。
因此我们得出结论：若通过在序列的末尾填充适当的零值，使得x(n)和h(n)成为N 1+N 2-1点序列，并作出这两个序列的N 1+N 2-1循环卷积，那么循环卷积与线性卷积的结果在N <≤n 0范围内相同。
根据DFT 循环卷积性质中的卷积定理DFT{[h(n)○*x(n)]N }=DFT[x(n)]∙DET[h(n)] 便可通过两种方法求两个序列的循环卷积：一是直接根据定义计算；二是根据性质先分别求两个序列的N 点DFT ，并相乘，然后取IDFT 以得到循环卷积。
周期卷积、循环卷积和线性卷积比较讲解学习
数字信号处理实验报告黎美琪 201300800610 13通信2实验一名称：周期卷积、循环卷积和线性卷积比较 一、实验目的1.理解周期卷积、循环卷积、线性卷积的定义2.用图像显示上述几种卷积并对其进行直观的比较 二、实验步骤 自行设定：）它们的线性卷积（）求它们的循环卷积（求它们的周期卷积（两个有限长序列3)8(2)8)1(2012,81,1129,1)(,2012,81,0129,8)(21==⎩⎨⎧≤≤≤≤-≤≤=⎩⎨⎧≤≤≤≤≤≤-=N N n n n n x n n n n n x实验代码：（大部分语句为图像显示处理）%循环卷积&线性卷积&周期卷积 %%线性卷积 figure(1);set(gcf, 'color', 'w')%将图的背景设置为白色x1=[zeros(1,8),[1:4],zeros(1,4),zeros(1,8)];%原有限长序列x1（n ） x2=[zeros(1,8),ones(1,4),zeros(1,4),zeros(1,8)] ; %原有限长序列x2（n ） L=length(x1)%长度L M=length(x2)%长度My1=conv(x1,x2) %线性卷积 subplot(311) stem(x1);title('有限长序列x1（n ）') axis([1 L 0 5]) subplot(312) stem(x2);title('有限长序列x2（n ）') axis([1 M 0 1]) subplot(313) stem(y1);grid on ; title('线性卷积')axis([1 L+M-1 0 11]) %%循环卷积(圆周卷积) figure(2);set(gcf, 'color', 'w')%将图的背景设置为白色%x11=[[1:4],zeros(1,4),[1:4],zeros(1,4),[1:4],zeros(1,4)];x11=[[1:4],zeros(1,2),[1:4],zeros(1,2),[1:4],zeros(1,2),[1:4],zeros(1,2)];y2=conv(x2,x11)P=length(x22)%长度Psubplot(311);stem(x11);title('有限长序列x1的周期延拓x11（n）')axis([1 L 0 5])subplot(312)stem(x2);title('有限长序列x2（n）')axis([1 M 0 1])subplot(313)stem(y2);grid on;title('循环卷积')axis([1 P+M-1 0 11])%%周期卷积figure(3);set(gcf, 'color', 'w')%将图的背景设置为白色x22=[ones(1,4),zeros(1,4),ones(1,4),zeros(1,4),ones(1,4),zeros(1,4)]; y2=conv(x1,x22)Q=length(x22)%长度Qsubplot(311)%stem(x11);stem(x11);%title('有限长序列x1（n）')title('有限长序列x1的周期延拓x11（n）')axis([1 L 0 5])subplot(312);stem(x22);title('有限长序列x2的周期延拓x2（n）')axis([1 Q 0 1])subplot(313)stem(y2);grid on;title('周期卷积')%axis([1 L+Q-1 0 15])axis([1 P+Q-1 0 11])(一)线性卷积1.线性卷积步骤1）将序列x2（n）翻褶2）平行向右移位3）被卷积两序列对应序号值相乘，再相加X2(-m)00001111X2(1-m)0000111 1 Y(8)=1X2(2-m)000011 11 Y(9)=3X2(3-m)00001 111 Y(10)=6X2(4-m)0000 1111 Y(11)=10X2(5-m)000 01111 Y(12)=9X26-m)00 001111 Y(13)=7X2(7-m) 0 0001111 Y(14)=4X2(8-m) 00001111 Y(15)=0X2(9-m) 0000111 1 Y(6)=0X2(10-m) 000011 11 Y(17)=0X2(11-m) 00001 111 Y(18)=0X2(12-m) 0000 1111 Y(19)=0X2(13-m) 000 01111 Y(20)=0X2(14-m) 00 001111 Y(21)=0X2(15-m) 0 0001111 Y(22)=0注意：为方便比较几种不同卷积的结果，设定的序列的初始位置在n=9。
卷积和循环矩阵
卷积和循环矩阵介绍在信号处理和机器学习领域，卷积和循环矩阵是两个重要的概念。
它们在处理时域信号和时间序列数据时发挥着重要的作用。
本文将探讨卷积和循环矩阵的定义、性质以及在信号处理和机器学习中的应用。
卷积矩阵的定义与性质定义卷积矩阵是一种特殊的方阵，用于描述线性时不变系统对输入信号的响应。
卷积矩阵的大小与输入信号的长度相关。
性质1.卷积矩阵是一个对称矩阵，因为输入信号在时域上满足交换律。
2.卷积矩阵的主对角线上的元素表示系统的冲击响应。
3.卷积矩阵可以通过矩阵乘法运算来实现卷积操作。
循环矩阵的定义与性质定义循环矩阵是一种特殊的方阵，其具有循环对称性质。
循环矩阵的每一行元素都是原始向量向右循环移位得到的。
性质1.循环矩阵的特征值与其第一列的离散傅里叶变换频谱相关。
2.循环矩阵与傅里叶变换之间存在密切的联系。
3.循环矩阵可以通过矩阵乘法运算来实现循环卷积操作。
卷积和循环矩阵在信号处理中的应用时域滤波卷积矩阵可以用于时域滤波，通过与输入信号的卷积得到输出信号。
在图像处理领域，卷积矩阵通常用于图像的平滑、锐化、边缘检测等操作。
频域滤波循环矩阵可以用于频域滤波，通过与输入信号的循环卷积得到输出信号。
在信号处理领域，频域滤波通常用于降噪、去除干扰等应用。
信号压缩卷积矩阵和循环矩阵在信号压缩中也有广泛的应用。
通过适当选择卷积矩阵或循环矩阵，可以将信号表示为更紧凑的形式，从而实现信号的压缩和重构。
语音识别卷积和循环矩阵在语音信号处理中有重要的应用。
语音信号通常被表示为时间序列数据，可以使用卷积和循环矩阵进行特征提取和分类，从而实现语音识别任务。
卷积和循环矩阵在机器学习中的应用卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种使用卷积层和池化层来提取特征的深度学习模型。
卷积层中使用了卷积操作，可以通过卷积矩阵来实现。
循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种具有记忆性的深度学习模型。
循环层中使用了循环操作，可以通过循环矩阵来实现。
(完整word版)实验五 线性卷积与循环卷积的计算(word文档良心出品)
实验五 线性卷积与循环卷积的计算一、实验目的1、进一步加深对线性卷积的理解和分析能力；2、通过编程，上机调试程序，进一步增强使用计算机解决问题的能力；3、掌握线性卷积与循环卷积软件实现的方法，并验证二者之间的关系。
二、实验原理1、线性卷积线性时不变系统（Linear Time-Invariant System, or L. T. I 系统）输入、输出间的关系为：当系统输入序列为)(n x ，系统的单位脉冲响应为)(n h ，输出序列为)(n y ，则系统输出为：∑∞-∞==-=m n h n x m n h m x n y )(*)()()()(或∑+∞-∞==-=m n x n h m n x m h n y )(*)()()()(上式称为离散卷积或线性卷积。
图6.1示出线性时不变系统的输入、输出关系。
)(n δ→ L. T. I —→)(n h —→ —→图6.1 线性时不变系统的输入、输出关系2、循环卷积设两个有限长序列)(1n x 和)(2n x ，均为N 点长)(1n x )(1k X)(2n x )(2k X 如果)()()(213k X k X k X ⋅=则 )()(~)(~)(10213n R m n x m x n x N N m ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑-=[]∑---=1021)()(N m N m n x m x)(1n x =N 10)(2-≤≤N n n x上式称为循环卷积或圆周卷积)(n xL. T. I h(n)∑+∞-∞=-=m m n h m x n y )()()(D F T D F T注：)(~1n x 为)(1n x 序列的周期化序列；)()(~1n R n x N 为)(~1n x 的主值序列。
上机编程计算时，)(3n x 可表示如下：∑∑-+==-++-=11210213)()()()()(N n m nm m n N xm x m n x m x n x3、两个有限长序列的线性卷积序列)(1n x 为L 点长，序列)(2n x 为P 点长，)(3n x 为这两个序列的线性卷积，则)(3n x 为∑+∞-∞=-=m m n xm x n x )()()(213且线性卷积)(3n x 的最大长1-+P L ，也就是说当1-≤n 和1-+≥P L n 时0)(3=n x 。
实验五 线性卷积与循环卷积的计算
实验五 线性卷积与循环卷积的计算一、实验目的1、进一步加深对线性卷积的理解和分析能力；2、通过编程，上机调试程序，进一步增强使用计算机解决问题的能力；3、掌握线性卷积与循环卷积软件实现的方法，并验证二者之间的关系。
二、实验原理1、线性卷积线性时不变系统（Linear Time-Invariant System, or L. T. I 系统）输入、输出间的关系为：当系统输入序列为)(n x ，系统的单位脉冲响应为)(n h ，输出序列为)(n y ，则系统输出为：∑∞-∞==-=m n h n x m n h m x n y )(*)()()()(或∑+∞-∞==-=m n x n h m n x m h n y )(*)()()()(上式称为离散卷积或线性卷积。
图6.1示出线性时不变系统的输入、输出关系。
)(n δ→ L. T. I —→)(n h —→ —→图6.1 线性时不变系统的输入、输出关系2、循环卷积设两个有限长序列)(1n x 和)(2n x ，均为N 点长)(1n x )(1k X )(2n x )(2k X 如果)()()(213k X k X k X ⋅=则 )()(~)(~)(10213n R m n x m x n x N N m ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑-=[]∑---=1021)()(N m N m n x m x)(1n x =N 10)(2-≤≤N n n x上式称为循环卷积或圆周卷积)(n x L. T. I h(n)∑+∞-∞=-=m m n h m x n y )()()(D F T D F T注：)(~1n x 为)(1n x 序列的周期化序列；)()(~1n R n x N 为)(~1n x 的主值序列。
上机编程计算时，)(3n x 可表示如下：∑∑-+==-++-=11210213)()()()()(N n m nm m n N xm x m n x m x n x3、两个有限长序列的线性卷积序列)(1n x 为L 点长，序列)(2n x 为P 点长，)(3n x 为这两个序列的线性卷积，则)(3n x 为∑+∞-∞=-=m m n xm x n x )()()(213且线性卷积)(3n x 的最大长1-+P L ，也就是说当1-≤n 和1-+≥P L n 时0)(3=n x 。
lesson 11 利用循环卷积计算线性卷积
X z
n
x n z n
如果在单位圆上对 X z 进行等角距取样，取样点数为 M， 则得 k X k X z z W k xn WM n
M
n
频率取样
Frequency Sampling
根据DFT的定义，对 X k 求反变换得
函数 e j
2 j k j N 1 e N e 在 2 k 时的模值均为 1。
sin N / 2 e 2 N sin k / 2 N
N k j 2 2 N
利用循环卷积计算线性卷积
Linear Convolution Computation by Circular Convolution
Lesson 11
一个问题
许多实际问题中常需要计算线性卷积，如一个FIR数字 滤波器的输出就等于输入与滤波器的单位取样响应的 线性卷积。而循环卷积可以利用后面介绍的FFT进行快 速计算，因此就提出一个问题：如何利用循环卷积计 算线性卷积，或者是，在什么条件下循环卷积等于线 性卷积？
1 zN 其中 z N 1 WN k z 1
频率取样
Frequency Sampling
将 z e j 代入内插公式，便得到傅立叶变换的内插公式
X e j X k e j
k 0
j 其中 e
N 1
1e
jN
下图画出了在 N 5, k 0,1,2,3 时 e j 的曲线。
N
频率取样
Frequency Sampling
k 0
k 1
e j
N 5
线性卷积与循环卷积
线性卷积与循环卷积clccleara=[1 1 1 1 1];b=[1 1 ];c=[1,0.5];d=[1,0,0.5];ya=abs(fft(a,16));yb=abs(fft(b,16));yc=abs(fft(c,16));yd=abs(fft(d,16));figure(1)subplot(311)stem(yb)title('有限长序列b的16点离散傅里叶变换') subplot(312)stem(yc)title('有限长序列c的16点离散傅里叶变换') subplot(313)stem(yd)title('有限长序列d的16点离散傅里叶变换') %线性卷积line_ab=conv(a,b);%利用傅里叶变换的方法计算循环卷积fft_a1=fft(a,5);fft_b1=fft(b,5);cirab1=ifft(fft_a1.*fft_b1);fft_a2=fft(a,7);fft_b2=fft(b,7);cirab2=ifft(fft_a2.*fft_b2);%循环卷积的函数：cir_ab1=cconv(a,b,5);cir_ab2=cconv(a,b,7);figure(2)stem(line_ab)title('a,b的线性卷积')figure(3)subplot(211)stem(cirab1)title('利用傅里叶变换求a,b的5点循环卷积') subplot(212)stem(cir_ab1)title('利用函数直接求a,b的5点循环卷积') figure(4)subplot(211)stem(cirab2)title('利用傅里叶变换求a,b的7点循环卷积') subplot(212)stem(cir_ab2)title('利用函数直接求a,b的7点循环卷积')。
循环卷积与线性卷积的实现
实验四 循环卷积与线性卷积的实现一、仿真实验目的1）进一步明白得并把握循环卷积与线性卷积的概念； 2）明白得把握二者的关系。
二、实验分析和计算两个序列的N 点循环卷积概念为10[()()]()(())N N Nk h n x n h m x n m -=⊗=-∑ (0)n N ≤<从概念中能够看到，循环卷积和线性卷积的不同的地方在于：两个N 点序列的N 点循环卷积的结果仍为N 点序列，而它们的线性卷积的结果的长度为2N-1；循环卷积对序列的移位采取循环移位，而线性卷积对序列采取线性移位。
正是这些不同，致使了线性卷积和循环卷积有不同的结果和性质。
循环卷积和线性卷积尽管是不用的概念，但它们之间由一个成心义的公式联系在一路()[()()](())()N N r y n h n x n y n rN G n ∞=-∞'=⊗=-∑其中()()()y n h n x n '=*。
也确实是说，两个序列的N 点循环卷积是它们线性卷积以N 为周期的周期延拓。
设序列还()h n 的长度为1N ，序列()x n 的长度为2N ，现在，线性卷积结果的序列的点数为121N N N '=+-；因此若是循环卷积的点数N 小于121N N +-，那么上述周期性延拓的结果就会产生混叠，从而两种卷积会有不同的结果。
而若是N 知足N N '=的条件，就会有()()y n y n '= (0)n N ≤<这就意味着时域可不能产生混叠。
因此，咱们得出结论：假设通过在序列的末尾填充适当的零值，使得()x n 和()h n 成为121N N +-点序列，并作为这两个序列的121N N +-循环卷积，那么循环卷积与线性卷积的结果在0n N ≤<范围内相同。
依照DFT 循环卷积性质中卷积定理{[()()]}[()][()]N DFT h n x n DFT x n DFT h n ⊗=⋅即可通过两种方式求两个序列的循环卷积：一直直接依照概念计算；二是依照性质先别离求两个序列的N 点DFT ，并相乘，然后取IDFT 以取得循环卷积。
(完整word版)5 求解线性卷积、循环卷积的课上例题
求解线性卷积、循环卷积的课上例题例：}1,1,1{)()(3==n R n x ，20≤≤n ；}1,2,3,4{)()4()(4=-=n R n n h ，30≤≤n ，求线性卷积)(*)()(n h n x n y =和L 点循环卷积。
线性卷积：)(*)()(n h n x n y =∑∞-∞=-=m m n h m x )()(∑∞-∞=-=m m n x m h )()(1y (n )={4, 7, 9, 6, 3, 1}，50≤≤n ，非零数据长度6=4+3-1 （)(n h 长度为N ，)(n x 长度为M ，y (n )长度为1-+M N ）2）移位加权和法（以n 为变量） ∑=-=21)()()(m m m m n h m x n y )2()2()1()1()()0(-+-+=n h x n h x n h x ，其中}1 1, ,1{)(=m x ，20≤≤my (n )={4, 7, 9, 6, 3, 1}50≤≤nL 点循环卷积：)())(()()(1n R m n h m x n y L L m L c ∑-=-=)())(()(1n R m n x m h L L m L ∑-=-=1）矩阵方程法（以m 为变量）先将x (n )、h (n )补零到L 点长；再将其中一个序列周期延拓、翻褶、取主值区间的值、循环右移构成方阵，将另一个序列写成列矩阵，二者做矩阵乘法运算。
以用x (n )构成方阵为例。
方阵第一行的构成：x (0)不动，将其它值从后往前倒过来写。
下面各行依次对上一行循环右移一位，共L 行。
例：求)()(3n R n x =，)()4()(4n R n n h -=的4点循环卷积)()()(1n h n x n y c ④=。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=69870111432114322143321412341110011110111101)(1n y c y c 1(n )={7, 8, 9, 6}，30≤≤n例：求)()(3n R n x =，)()4()(4n R n n h -=的8点循环卷积)()()(2n h n x n y c ⑧=。
循环卷积与线性卷积的实现
循环卷积与线性卷积的实现一、 实验目的：（1）进一步理解并掌握循环卷积与线性卷积的概念。
（2）理解掌握二者的关系。
三、实验原理两个序列的N 点循环卷积定义为 ()()[]()()()()N n m n x m h n x n h N k N N <≤-=⊗∑-=01从定义中可以看到，循环卷积和线性卷积的不同之处在于：两个N 点序列的N 点循环卷积的结果仍为N 点序列，而他们的线性卷积的结果的长度则为2N-1；循环卷积对序列的移位采取循环移位，而线性卷积对序列采取线性位移。
正式这些不同，导致了线性卷积和循环卷积有不同的结果和性质。
循环卷积和线性卷积虽然是不用的概念，但是它们之间有一个有意义的公式联系在一起()()()[]()()n G rN n y n x n h n y N r N⎪⎭⎫⎝⎛-'=⊗=∑∞-∞= 其中()()()n x n h n y *='也就是说，两个序列的N 点循环卷积是他们的线性卷积以N 为周期的周期延阔。
设序列()n h 的长度为1N ,序列()n x 的长度为2N ，此时，线性卷积结果的序列的点数为121-+='N N N ;因此如果循环卷积的点数N 小于121-+N N ，那么上述周期性延阔的结果就会产生混叠，从而两种卷积会有不同的结果。
而如果N 满足N N '=的条件，就会有()()()N n n y n y <≤'=0这就会意味着在时域不会产生混叠。
因此，我们得出结论：若通过在序列的末尾填充适当的零值，使得()n x 和()n h 成为121-+N N 店序列，并作出这两个序列的121-+N N 循环卷积与线性卷积的结果在N n <≤0范围内相同。
根据DFT 循环卷积性质中的卷积定理()()[]{}()[]()[]n h DFT n x DFT n x n h DFT N ∙=⊗便可通过两种方法求两个序列的循环卷积：一是直接根据定义计算；二是根据性质先分别求两个序列的N 点DFT ，并相乘，然后取IDFT 以得到循环卷积。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
取主值序列
DFT循环卷积
O%===========循环卷积（用于最后对比用） Ox1=[1 2 3]; Ox2=[0 1 2]; OX1=fft(x1,3); OX2=fft(x2,3); OX3=X1.*X2; Oy1=ifft(X3,3);%采用频域DFT反变换方法 Ofigure; On2=0:2; Ostem(n2,y1,'filled');xlabel('n');ylabel('y');title('图二 循环卷积');grid on;
前言
安全问题的产生
自古以来，人类从事生产劳动过程中，一方面千方百 计地向自然界索取物质财富，同时又想方设法地保护自 己免遭伤害。劳动者创造发明地各种生产工具不仅具有 提高生产效率地功能，同时也有保护劳动者自身安全地 作用。
随着生产力地发展，生产方式从个体生产发展为工业 化生产，动力机械在生产活动中得到普遍应用，而且机 械输出地能量越来越大，同时生产工艺、加工工艺，以 及劳动者为了完成生产所必须掌握地技术从十分简单变 得日益复杂，生产规模也在不断扩大。在这种情况下生 产事故频繁发生，这样就产生了安全。
线性卷积
周期卷积
O%============将线性卷积以循环卷积长度（设为3 ）进行周期延拓，得到周期卷积序列 Ox=[0 1 4 7 6]; On3=0:11; Oj=[0 1 4];y2=x(mod(n3,3)+1); O%这个函数只能对序列(mod(n,m))中的0：m-1范围进 行周期延拓，实现不了周期延拓性的叠加 Ok=[7 6 0]; Oy3=k(mod(n3,3)+1); Oy4=y2+y3; Ofigure; Ostem(n3,y4,'filled');xlabel('n');ylabel('y');title('图三 周期
仿真对比
直接线性卷积
100
50
0
-50
-100
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
n
100
50
0
-50
-100
0
பைடு நூலகம்
2
4
6
8
10
12
14
16
18
n
通过循环卷积求卷积
新员工入厂安全教育讲座
建设工程总公司质量安全管理部
新员工入厂安全教育讲座
前 言 石油工业劳动卫生 防火防爆 交通管理 电气安全 锅炉压力容器 环境保护 HSE知识
O end
O %以上语句判断两个序列的长度是否小于N
O X21=fft(x1,N2);
%作序列1的FFT
O X22=fft(x2,N2);
%作序列2的FFT
O y2=ifft(X21.*X22);
%求两序列的循环卷积
O n2=[0:1:N2-1]; subplot(2,1,2);stem(n2,y2) %绘
[Word]线性卷积与循环卷积的 关系及相关算法应用(下附讲
稿)
线性卷积的计算
O一、定义计算 O二、利用DFT循环卷积
为了获得使线性卷积与循环 卷积相等的条件
引入了两周期序列的周 期卷积
x(n) y(n) N
O 两序列的循环卷积序列是它们线性卷积序 列以循环卷积的长度为周期进行周期延拓后 的主值序列。
，消除劳动过程中危害人身安全和健康的不良条件与行 为防止伤害事故和职业病，保障劳动者在劳动过程中的 安全和健康。
我国为保护劳动者在生产活动中的安全和健康，在 改善劳动条件，防止工伤事故，预防职业病，实行劳逸 结合，加强女工保护等方面所采取的各种组织措施和技 术措施统称为劳动保护。
前言
安全的定义：
安：无危（ 危险、危害）为安。 全：无损（ 损伤、损害、损坏、损失）为全。
安全生产： 是指在生产过程中保障人身安全和设备安全。就
是说：既要消除危害人身安全与健康的一切有害因素， 同时也要消除损害产品、设备或原材料的一切危险因 素，保证生产正常进行。
前言
一、劳动保护的基本知识
1、什么是劳动保护： 指依靠技术进步和科学管理，采取技术和组织措施
Oy(1:M+N-1)=ifft(fft([overlap x(1:N)],M+N-1).*Hk);
Oy(1:N)=y(M:M+N-1);
Ofor L=2:10
重叠相加法
Oxk=[1 2 3]; Oh=[1 2]; ON=3; OM=2; Ofor L=1:10 O x((L-1)*N+1:L*N)=xk; Oend OHk=fft(h,M+N-1); Oy=zeros(1,M+N*10-1); Oy(1:M+N-1)=ifft(fft(x(1:N),N+M-1).*Hk); Ofor L=2:10
Oxk=[1 2 3]; Oh=[1 2]; ON=3;M=2;
7
重叠保留法 6 5 4
Ofor L=1:10
3
O x((L-1)*N+1:L*N2)=xk;
Oend
1
OHk=fft(h,M+N-1); 0
0
5
10
15
20
25
30
35
Oy=zeros(1,M+N*10-1);
Ooverlap=zeros(1,M-1);
长度 N 长度 M
O%===========线性卷积 ================== Oclear; Oxn=[1 2 3]; Ohn=[0 1 2]; Oy=conv(xn,hn); Ofigure; On1=0:4; Ostem(n1,y,'filled');xlabel('n');ylabel('y');title(' 图一 线性卷积'); Ogrid on;
x(n)*h(n)x(n) h (n ) ID F T [X (k )H (k )]
O%===========直接线性卷积 ================== O下面是实例
On=[0:1:10];
Om=[0:1:8]; Ox1=1+n;x2=4-m; %生成函数x1和x2 OL1=length(x1)-1; OL2=length(x2)-1; %取函数的长度 Oy1=conv(x1,x2); %直接用函数conv计算线性 卷积
On1=[0:1:L1+L2];
O%===========通过循环卷积求线性卷积 ==================
O N2=19;
%求18点圆卷积
O if length(x1)>N2 error('N必须大于序列x1的长度')
O end
O if length(x2)>N2 error('N必须大于序列x2的长度')