周期卷积_循环卷积与线性卷积
循环卷积与线性卷积的matlab实现
循环卷积与线性卷积的实现1、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其中也就是说，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。
设序列的长度为,序列的长度为，此时，线性卷积结果的序列的点数为;因此如果循环卷积的点数N小于，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满足的条件，就会有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，使得和成为店序列，并作出这两个序列的循环卷积与线性卷积的结果在范围内相同。
根据DFT循环卷积性质中的卷积定理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。
第二种方法看起来要经过若干个步骤，但由于求序列的DFT和IDFT都有快速算法，因此它的效率比第一种方法要高得多。
同样，根据线性卷积和循环卷积的关系，可以通过计算循环卷积以求得线性卷积，提高计算序列线性卷积的效率。
4、实验内容输入程序序列如下：n=[0:1:4];m=[0:1:3];x1=1+n;x2=4-m; %生成函数x1和x2L1=length(x1)-1;L2=length(x2)-1; %取函数的长度y1=conv(x1,x2); %直接用函数conv计算线性卷积n1=[0:1:L1+L2];subplot(3,1,1);stem(n1,y1) %绘制线性卷积图形xlabel('n');ylabel('y(n)'); %标注x、y轴N2=5; %求5点圆卷积if length(x1)>N2error('N必须大于序列x1的长度')endif length(x2)>N2error('N必须大于序列x2的长度')end %以上语句判断两个序列的长度是否小于N X21=fft(x1,N2); %作序列1的FFTX22=fft(x2,N2); %作序列2的FFTy2=ifft(X21.*X22); %求两序列的循环卷积（时域）n2=[0:1:N2-1];subplot(3,1,2);stem(n2,y2) %绘制两序列循环卷积图形axis([0,7,0,40]) %修改x、y轴长度N3=8if length(x1)>N3error('N必须大于序列x1的长度')endif length(x2)>N3error('N必须大于序列x2的长度')endx31=[x1,zeros(1,N3-length(x1))]x32=[x2,zeros(1,N3-length(x2))]X31=fft(x31)X32=fft(x32)y3=ifft(X31.*X32)n3=[0:1:N3-1]subplot(3,1,3);stem(n3,y3)将程序输入MATLAB运行结果如下：MATLAB运行显示的图形为：五、实验心得：本次实验对我意义很大，让我熟练的运用了matlab软件。
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。
数字信号处理知识点总结
数字信号处理知识点总结《数字信号处理》辅导一、离散时间信号和系统的时域分析 （一） 离散时间信号（1）基本概念信号：信号传递信息的函数也是独立变量的函数，这个变量可以是时间、空间位置等。
连续信号：在某个时间区间，除有限间断点外所有瞬时均有确定值。
模拟信号：是连续信号的特例。
时间和幅度均连续。
离散信号：时间上不连续，幅度连续。
常见离散信号——序列。
数字信号：幅度量化，时间和幅度均不连续。
（2）基本序列（课本第7——10页）1）单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=⎧=⎨≠⎩2）单位阶跃序列 1,0()0,0n u n n ≥⎧=⎨≤⎩3）矩形序列 1,01()0,0,N n N R n n n N ≤≤-⎧=⎨<≥⎩ 4）实指数序列 ()n a u n5）正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6）复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= （3）周期序列1）定义：对于序列()x n ，若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列，记为()x n ，N 为其周期。
注意正弦周期序列周期性的判定（课本第10页）2）周期序列的表示方法： a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3）周期延拓设()x n 为N 点非周期序列，以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加，即可得到周期序列()x n ，即()()i x n x n iL ∞=-∞=-∑当L N ≥时，()()()N x n x n R n =当L N <时，()()()N x n x n R n ≠（4）序列的分解序列共轭对称分解定理：对于任意给定的整数M ，任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和，即()()(),e o x n x n x n n =+-∞<<∞并且1()[()()]2e x n x n x M n *=+-1()[()()]2o x n x n x M n *=--（4）序列的运算 1）基本运算2）线性卷积：将序列()x n 以y 轴为中心做翻转，然后做m 点移位，最后与()x n 对应点相乘求和——翻转、移位、相乘、求和定义式：1212()()()()()m y n x m x n m x n x n ∞=-∞=-=*∑线性卷积的计算：A 、图解B 、解析法C 、不进位乘法（必须掌握）3）单位复指数序列求和（必须掌握）/2/2/2/2/2/21/2/2/2/2/2/2(1)/21()()/(2)1()()/(2)sin(/2)sin(/2)j N j N j N j N j N j N j N N j nj j j j j j j n j N e e e e e e e j ee e e e e e e j N e ωωωωωωωωωωωωωωωωωω------------=-----===---=∑如果2/k N ωπ=，那么根据洛比达法则有sin(/2)(0)(0)(()())sin(/2)N N k N N k N ωδδω===或可以结合作业题3.22进行练习（5）序列的功率和能量能量：2|()|n E x n ∞=-∞=∑功率：21lim |()|21NN n NP x n N →∞=-=+∑（6）相关函数——与随机信号的定义运算相同（二） 离散时间系统1．系统性质 （1）线性性质定义：设系统的输入分别为1()x n 和2()x n ，输出分别为1()y n 和2()y n ，即1122()[()],()[()]y n T x n y n T x n ==统的输对于任意给定的常数a、b ，下式成立1212()[()()]()()y n T ax n bx n a y n by n =+=+则该系统服从线性叠加原理，为线性系统，否则为非线性系统。
数字信号处理简答题
1.举例说明什么是因果序列和逆因果序列，并分别说明它们z 变换的收敛域。
答：因果序列定义为x （n ）＝0，n<0，例如x （n ）＝)(n u a n ⋅，其z 变换收敛域：∞≤<-z R x 。
逆因果序列的定义为x (n)=0,n>0。
例如x （n ）＝()1--n u a n ，其z 变换收敛域：+<≤x R z 02.用差分方程说明什么是IIR 和FIR 数字滤波器，它们各有什么特性？ 答： 1）冲激响应h （n ）无限长的系统称为IIR 数字滤波器，例如()()()1)(21)(1021-++-+-=n x b n x b n y a n y a n y 。
IIR DF 的主要特性：①冲激响应h （n ）无限长；②具有反馈支路，存在稳定性问题；③系统函数是一个有理分式，具有极点和零点；④一般为非线性相位。
（2）冲激响应有限长的系统称为FIR DF 。
例如()2)1()()(21-+-+=n x b n x b n x n y 。
其主要特性：①冲激响应有限长；②无反馈支路，不存在稳定性问题；③系统函数为一个多项式，只存在零点；④具有线性相位。
3.用数学式子说明有限长序列x （n ）的z 变换X （z ）与其傅里叶变换X )(ωj e 的关系，其DFT 系数X （k ）与X （z ）的关系。
答： （1）x （n ）的z 变与傅里叶变换的关系为()()ωωj e Z e X z X j== （2）x （n ）的DFT 与其z 变换的关系为()()K X z X k N j K N e w Z ===- 2 π4.设x （n ）为有限长实序列，其DFT 系数X （k ）的模)(k X 和幅角arg[X （k ）]各有什么特点？答：有限长实序列x （n ）的DFT 之模()k x 和幅角[])(arg k X 具有如下的性质：（1）)(k X 在0-2π之间具有偶对称性质，即)()(k N X k X -=（2）[])(arg k x 具有奇对称性质，即[]()[]k N X k X --=arg )(arg5.欲使一个FIR 数字滤波器具有线性相位，其单位取样响应)(n h 应具有什么特性？具有线性相位的FIR 数字滤器系统函数的零点在复平面的分布具有什么特点？答： 要使用FIR 具有线性相位，其h （n ）应具有偶对称或奇对称性质，即h(n)=h(N-n-1)或h(n)=-h(N-n-1)。
数字信号处理复习总结-最终版
绪论:本章介绍数字信号处理课程的基本概念。
0.1信号、系统与信号处理1.信号及其分类信号是信息的载体，以某种函数的形式传递信息.这个函数可以是时间域、频率域或其它域，但最基础的域是时域。
分类：周期信号/非周期信号确定信号/随机信号能量信号/功率信号连续时间信号/离散时间信号/数字信号按自变量与函数值的取值形式不同分类：2.系统系统定义为处理（或变换）信号的物理设备,或者说,凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备都称为系统。
3。
信号处理信号处理即是用系统对信号进行某种加工。
包括：滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。
所谓“数字信号处理”,就是用数值计算的方法，完成对信号的处理.0.2 数字信号处理系统的基本组成数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。
不仅应用于数字化信号的处理，而且也可应用于模拟信号的处理。
以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。
（1）前置滤波器将输入信号x a（t)中高于某一频率（称折叠频率,等于抽样频率的一半）的分量加以滤除。
（2)A/D变换器在A/D变换器中每隔T秒（抽样周期)取出一次x a(t)的幅度，抽样后的信号称为离散信号。
在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。
（3）数字信号处理器（DSP）(4）D/A变换器按照预定要求,在处理器中将信号序列x（n)进行加工处理得到输出信号y（n）。
由一个二进制码流产生一个阶梯波形，是形成模拟信号的第一步.（5）模拟滤波器把阶梯波形平滑成预期的模拟信号；以滤除掉不需要的高频分量，生成所需的模拟信号y a(t）.0.3 数字信号处理的特点（1）灵活性.(2）高精度和高稳定性。
(3)便于大规模集成。
（4）对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。
0。
4 数字信号处理基本学科分支数字信号处理（DSP)一般有两层含义，一层是广义的理解，为数字信号处理技术-—DigitalSignalProcessing,另一层是狭义的理解,为数字信号处理器—-DigitalSignalProcessor.0。
循环卷积有效长度计算公式
循环卷积有效长度计算公式循环卷积是数字信号处理中常用的一种操作，它可以用来处理周期性信号以及周期性信号的卷积。
在实际应用中，我们经常需要计算循环卷积的有效长度，以便在进行卷积运算时能够正确地处理边界效应。
本文将介绍循环卷积的有效长度计算公式，并对其进行详细的推导和分析。
首先，我们来回顾一下循环卷积的定义。
对于长度为N的周期性信号x(n)和长度为M的周期性信号h(n)，它们的循环卷积可以表示为：y(n) = x(n) h(n)。
其中，表示循环卷积运算。
根据循环卷积的定义，我们可以得出循环卷积的有效长度计算公式如下：L = N + M 1。
其中，L表示循环卷积的有效长度，N表示信号x(n)的长度，M表示信号h(n)的长度。
这个公式可以帮助我们在进行循环卷积运算时确定输出信号的长度，从而避免出现边界效应。
接下来，我们将对这个公式进行详细的推导和分析。
首先，我们可以将循环卷积表示为线性卷积的周期性延拓形式。
假设x(n)的周期为N，h(n)的周期为M，那么它们的周期性延拓可以表示为：x_e(n) = x(n mod N)。
h_e(n) = h(n mod M)。
其中，x_e(n)和h_e(n)分别表示x(n)和h(n)的周期性延拓信号。
根据线性卷积的定义，我们可以得出循环卷积y(n)可以表示为x_e(n)和h_e(n)的线性卷积：y(n) = x_e(n) h_e(n)。
根据线性卷积的有效长度计算公式，我们可以得出循环卷积的有效长度L为：L = N + M 1。
这个公式的推导过程比较简单，但是它的应用却非常广泛。
在实际应用中，我们经常需要进行循环卷积运算，而循环卷积的有效长度就是确定输出信号的长度的关键。
通过使用这个公式，我们可以正确地处理循环卷积的边界效应，从而得到准确的卷积结果。
除了上述的推导和分析，我们还可以通过一个具体的例子来说明循环卷积的有效长度计算公式的应用。
假设我们有一个长度为4的周期性信号x(n)和一个长度为3的周期性信号h(n)，它们分别表示为：x(n) = {1, 2, 3, 4}。
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 cy 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=。
圆周卷积与周期卷积、线性卷积的关系与计算
圆周卷积与周期卷积、线性卷积的关系及计算一、三者关系设：1122()01()01x n n N x n n N ≤≤-≤≤-N ：圆周卷积的点数⏹ 圆周卷积是周期卷积的主值序列。
周期卷积：1120()()()N m y n x m x n m -==-∑ （1）圆周卷积：1120()()()[()(())]()N c N N N m y n y n R n x m x n m R n -===-∑1210[()(())]()N N N m x m x n m R n -==-∑ （2）注意：（2）式直接使用的前提是圆周卷积的点数N 应满足：12max[,]N N N ≥（一般题目均符合此种情况）⏹ 周期卷积是线性卷积的周期延拓。
线性卷积：1112120()()*()()()N l m y n x n x n x m x n m -===-∑212121()()()*()N m x m x n m x n x n -==-=∑ （4）圆周卷积与线性卷积的关系：()[()]()c l N r y n y n rN R n ∞=-∞=+∑ （5）注意：上述关系式对任意长度的圆周卷积均适合。
二、举例说明1、对于12max[,]N N N ≥的情况，各教材例题很多，不再举例。
2、12N N N N <<或的情况。
习题8.已知序列()()2(1)(4)3(5)x n n n n n δδδδ=+-+-+-,4()()y n R n =，求：（1）()()*()z n x n y n =（2）()()f n x n =○5()y n （5点圆周卷积）。
解：(){1,2,0,0,4,3},(){1,1,1,1}x n y n ==（1）()()(){1,3,3,3,3,4,4,4,3}z n x n y n =*=（过程略） （2）()()f n x n =○5()y n （5点圆周卷积），N =5。
(完整版)数字信号处理简答题
1.举例说明什么是因果序列和逆因果序列，并分别说明它们z 变换的收敛域。
答：因果序列定义为（n ）＝0，n<0，例如（n ）＝，其z 变换收x x )(n u a n ⋅敛域：。
逆因果序列的定义为(n)=0,n>0。
例如（n ）＝∞≤<-z R x x x ，其z 变换收敛域：()1--n u a n +<≤x R z 02.用差分方程说明什么是IIR 和FIR 数字滤波器，它们各有什么特性？ 答：1）冲激响应h （n ）无限长的系统称为IIR 数字滤波器，例如。
()()()1)(21)(1021-++-+-=n x b n x b n y a n y a n y IIR DF 的主要特性：①冲激响应h （n ）无限长；②具有反馈支路，存在稳定性问题；③系统函数是一个有理分式，具有极点和零点；④一般为非线性相位。
（2）冲激响应有限长的系统称为FIRDF 。
例如。
()2)1()()(21-+-+=n x b n x b n x n y 其主要特性：①冲激响应有限长；②无反馈支路，不存在稳定性问题；③系统函数为一个多项式，只存在零点；④具有线性相位。
3.用数学式子说明有限长序列（n ）的z 变换X （z ）与其傅里叶变换X x 的关系，其DFT 系数X （k ）与X （z ）的关系。
)(ωj e 答： （1）（n ）的z 变与傅里叶变换的关系为x ()()ωωj e Z e X z X j == （2）（n ）的DFT 与其z 变换的关系为x ()()K X z X k Nj K New Z ===- 2 π4.设（n ）为有限长实序列，其DFT 系数X （k ）的模和幅角arg[X （k ）]各x )(k X 有什么特点？答：有限长实序列（n ）的DFT 之模和幅角具有如下的性质：x ()k x [])(arg k X （1）在0-2之间具有偶对称性质，即)(k X π)()(k N X k X -=（2）具有奇对称性质，即[])(arg k x []()[]k N X k X --=arg )(arg 5.欲使一个FIR 数字滤波器具有线性相位，其单位取样响应应具有什么特)(n h 性？具有线性相位的FIR 数字滤器系统函数的零点在复平面的分布具有什么特点？答： 要使用FIR 具有线性相位，其h （n ）应具有偶对称或奇对称性质，即h(n)=h(N-n-1)或h(n)=-h(N-n-1)。
(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 。
周期卷积循环卷积与线性卷积
x1 ( n )
x2
(n)
x1 ( n )
x2 (n)0NnN1
N2 N1
1 N2
2
三种卷积对比
4
例
两个有限长序列
1,0 n 4
1,0 n 4
x1
(n)
0,5
n
, 9
x2
(n)
1,5
n
9
(1)求它们的周期卷积（ N 10)
4
时域循环卷积过程：
1补零 2其中一个序列周期延拓 3翻褶,截取计算区域 4循环移位 5被卷积两序列对应序号值相乘,再相加 6取主值序列
4.4.3 循环卷积
N=7
x1 (n)
0
N-1
x2 (n)
0
N-1
4
n n
4.4.3 循环卷积
4
~ x2(m)
x20mNRN(m)
y1
0
x 2 1 m N R N ( m )
若 F(k)X(k)Y(k)
N 1
f(n ) ID F T [F (k)] x (m )y ((n m ))N R N (n )
m 0
xn和yn的N点循环卷积,记作 x(n)y,(n这) 个卷积可
以看作是周期序列 和x ( n ) 做y (周n ) 期卷积后再取主 值序列.
4.4.3 循环卷积
（2）求它们的循环卷积 (N 10)
（3）它们的线性卷积
三种卷积对比
X1n X2(n)
n X2((m))10
X1m10
4
n n n
周期卷积
周期性
N=10周期卷积结果
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 。
数字信号处理简答题
1. 举例说明什么是因果序列和逆因果序列，并分别说明它们z变换的收敛域。
答：因果序列定义为x (n)= 0 , n<0，例如x (n)= a n u(n)，其z变换收敛域：R x z 。
逆因果序列的定义为x (n)=0,n>0。
例如x (n )=a n u n 1 ,其z变换收敛域：0 z R x2. 用差分方程说明什么是IIR和FIR数字滤波器，它们各有什么特性？答：1 )冲激响应h (n)无限长的系统称为IIR数字滤波器，例如y(n)印y n 1 a2y n 2 b0x(n) b1x n 1。
IIR DF的主要特性：①冲激响应h (n)无限长；②具有反馈支路，存在稳定性问题；③系统函数是一个有理分式，具有极点和零点；④一般为非线性相位。
(2 )冲激响应有限长的系统称为FIR DF。
例如y(n) x(n) Dx(n 1) b2x n 2。
其主要特性：①冲激响应有限长；②无反馈支路，不存在稳定性问题；③系统函数为一个多项式，只存在零点；④具有线性相位。
3. 用数学式子说明有限长序列x (n )的z变换X (z)与其傅里叶变换X(e j )的关系，其DFT系数X (k)与X (z)的关系。
答：(1) x (n)的z变与傅里叶变换的关系为X z Z e j X e j(2)x (n )的DFT与其z变换的关系为X z ,^k X KZ W N K e j N4. 设x (n)为有限长实序列，其DFT系数X (k)的模X(k)和幅角arg[X (k)] 各有什么特点？答：有限长实序列x (n)的DFT之模x k和幅角arg X (k)具有如下的性质：(1) X(k)在0-2 之间具有偶对称性质，即X(k) X(N k)(2) arg x(k)具有奇对称性质，即arg X(k) arg X N k5. 欲使一个FIR数字滤波器具有线性相位，其单位取样响应h(n)应具有什么特性？具有线性相位的FIR数字滤器系统函数的零点在复平面的分布具有什么特点？答：要使用FIR具有线性相位，其h (n)应具有偶对称或奇对称性质，即h(n)=h(N-n-1) 或h(n)=-h(N-n-1)。
循环卷积与线性卷积的matlab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。
5-求解线性卷积、循环卷积的课上例题知识讲解
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=。
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
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11111-1-1-1-1-1 1-1-1-1-1-11111
11-1-1-1-1-1111 111-1-1-1-1-111 1111-1-1-1-1-11 11111-1-1-1-1-1
5 4 3 2 10 0 1 2 3 0 00 0 1 2 3 0 0 0 0 1 2 3 0 0 0 0 1 2 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 3 2 1 0 0 0 0 3 2 1 0 0 0 0 3 2
y(n)
Y(0)=5 Y(1)=14 Y(2)=26 Y(3)=20 Y(4)=14 Y(5)=8
Y(0)=13
Y(1)=17 Y(2)=26 Y(3)=20 Y(4)=14 Y(5)=13
N=5
循环卷积与线性卷积对比
得到循环卷积的示意图
y(n) 26 20
4
17
13 14
0
n
可见,线性卷积与循环卷积不同 (当N<[N1(5)+N2(3)-1]=7时)
循环卷积与线性卷积对比
4
总结
可见，N点循环卷积f (n)是线性卷积f1 (n)以N为周期 的周期延拓序列的主值 序列。 y1 ( n)的长度为N1 N 2 1 所以只有当N N1 N 2 1时，y1 ( n)以N为周期进行 周期延拓才无混叠现象 。 即当循环卷积的长度 N1 N 2 1时，N点循环卷积 N 能代表线性卷积 N N1 N 2 1 x1 (n) x2 ( n) x1 (n) x2 ( n) 0 n N1 N 2 2
0 0 15 10 5 0 0 1 2 3 1 循环卷积 2 3 n
n
图4.17 循环卷积 (a) N=4 (b) N=7
线性卷积与循环卷积步骤比较
x(n) 5 4 3 2 0 1 N1=5
线性卷积
0
h(n) 3
N2=3
翻转、移位、相乘求和1
n
2
n
X(m)
h(m) h(-m) h(1-m) h(2-m) h(3-m) h(4-m) h(5-m)
4
4.4.3 循环卷积
N=7
0
4
x1 ( n)
N-1Байду номын сангаас
n
x2 ( n )
0
N-1
n
4.4.3 循环卷积
~ (m) x2 x2 0 m N RN (m)
4
y(1)
0
x2 mN RN (m) 1
y (2)
0
x2 2 mN RN (m)
0 y (3)
x2 3 mN RN (m)
y(n) 26 14
20
N=7
14
5
8
3
0
n
4.4.3 循环卷积
x(n) N1=5 5 4 3 2 0 1 n
4
h(n) 3 2 N2=3
循环卷积
1
0
n
1）循环卷积：(N=7)不足的，补零加长
2）其中一个序列周期延拓 3）翻褶，取主值序列 4）循环移位 5）相乘相加
X(m) h(m) h((m))NRN h((-m))NRN
4.2.1 周期卷积
~ (m) x1
4
例
m
0 1 2 3
~ (m) x2
求两个序列的周期卷积 N=6
m
计算区
4.2.1 周期卷积
~ (0) ~ (m) ~ (0 m) y x1 x2
m 0 5
4
1 0 1 0 1 0 1 1 0 2 0 1 ~ (m) x1 1
1 0 0 3 21 0 0 3 2 1 0 0 3 2
2 1 0 0 32 1 0 0 3 2 1 0 0 3 3 2 1 0 03 2 1 0 0 3 2 1 0 0 0 3 2 1 00 3 2 1 0 0 3 2 1 0 0 0 3 2 10 0 3 2 1 0 0 3 2 1 1 0 0 3 2 1 0 0 3 2 10 0 32
h((6-m))NRN 0 0 0 0 3 2 1 0 0 0 0 3 2 1
h((k))N 2 1 3 1 0 2 3
Y(6)=3
N=7
1
2
3 k k
循环卷积与线性卷积对比
得到循环卷积的示意图
y(n) 26 14 5 20 14
4
8
3
0
n
可见,线性卷积与循环卷积相同 (当N≥[N1(5)+N2(3)-1]=7时)
4.2.1 周期卷积
~ ( n) y
4 3 1 1 4 3
4
n 计算区
周期卷积
4.4.3 循环卷积
对于有限长序列x(n)和y(n)( 0 n N 1 )
4
DFT[ x(n)] X (k )
若
DFT[ y(n)] Y (k )
F (k ) X (k )Y (k )
f (n) IDFT[ F (k )] x(m) y ((n m)) N RN (n)
m 0
y(4) 1 y(5) 0 y(6) 1
4.4.3 循环卷积
4
y(n) x1 (n) * x2 (n)
3 3
2
2
1
1
0
n
N-1
4.4.3 循环卷积
4
4
x1(n)
4
2
x1(n)
2 0 0 4 1 2 3 4 5 6 n
0 0 4
x2(n)
1
2
3
n
2
x2(n)
2 0 0 15 10 5 0 0 1 2 3 4 5 6 n 1 2 3 循环卷积 4 5 6 n
5 4 3 2 1
1 2 3 3 21 32 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 21 3 2 1
y(n)
Y(0)=5 Y(1)=14 Y(2)=26 Y(3)=20 Y(4)=14 Y(5)=8
h(6-m)
h(7-m)
3
Y(6)=3
Y(7)=0
循环卷积与线性卷积比较
4
得到线性卷积结果的示意图
三种卷积对比
4
例
两个有限长序列 1,0 n 4 1,0 n 4 x1 (n) , x2 ( n ) 0,5 n 9 1,5 n 9 (1)求它们的周期卷积（ 10) N （2）求它们的循环卷积 N 10) ( （3）它们的线性卷积
-111111-1-1-1-1 -111111-1-1-1-1 -1-111111-1-1-1 -1-1-111111-1-1 -1-1-1-111111-1 -1-1-1-1-111111
11111-1-1-1-1-1 1-1-1-1-1-11111 11-1-1-1-1-1111 111-1-1-1-1-111 1111-1-1-1-1-11 11111-1-1-1-1-1 Y(0)=-3 Y(1)=-1 Y(2)=1 Y(3)=3 Y(4)=5 Y(5)=3 Y(6)=1 Y(7)= -1 Y(8)= -3 Y(9)= -5
11111-1-1-1-1-1 11111-1-1-1-1-1 1-1-1-1-1-11111 1-1-1-1-1-11111
11-1-1-1-1-1111 11-1-1-1-1-1111 111-1-1-1-1-111 111-1-1-1-1-111 1111-1-1-1-1-11 1111-1-1-1-1-11 11111-1-1-1-1-1 11111-1-1-1-1-1
0 1 2 3
m
~ (m) x2
计算区
m
4.2.1 周期卷积
~ (1) ~ (m) x (1 m) y x1 2
m 0 5
4
~ (m) x1
1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1
0 1 2 3
m
~ (1 m) x2
m
4.2.1 周期卷积
0
y(0) [ x1 (m) x2 ((0 m))7 ]R7 (m) 11 11 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 2
m 0 6
6
4.4.3 循环卷积
4
y(1) [ x1 (m) x2 ((1 m))7 ]R7 (m) 11 11 11 0 0 0 0 0 0 0 1 3
Y(0)=-3
Y(1)=-1 Y(2)=1 Y(3)=3 Y(4)=5 Y(5)=3 Y(6)=1 Y(7)=-1 Y(8)=-3
X2((8-m))10
X2((9-m))10
X2((10-m))10
-1-1-1-1-111111
Y(9)=-5
周期性 Y(10)=-3
1-1-1-1-1-11111
N=10周期卷积结果
Y(n)
n
9
X1(n)
循环卷积
n
X2(n)
n X2((m))10
n X2((-m))10
循环卷积
X1(m) X2(m) X2((m))10 X2((-m))10 X2((1-m))10 X2((2-m))10 X2((3-m))10 X2((4-m))10 X2((5-m))10 X2((6-m))10 X2((7-m))10 1111100000 11111-1-1-1-1-1 11111-1-1-1-1-1 11111-1-1-1-1-1 1-1-1-1-1-11111 1-1-1-1-1-11111 11-1-1-1-1-1111 11-1-1-1-1-1111 111-1-1-1-1-111 111-1-1-1-1-111 1111-1-1-1-1-11 1111-1-1-1-1-11 11111-1-1-1-1-1 11111-1-1-1-1-1