周期卷积、循环卷积和线性卷积比较

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循环卷积与圆周卷积

循环卷积与圆周卷积

循环卷积与圆周性卷积的实现一、实验目的(1)进一步理解并掌握循环卷积与线性卷积和圆周卷积和的概念。

(2)理解掌握三者的关系。

二、实验原理两个序列的N 点循环卷积定义为[]∑-=-=⊗10))(()()()(N k N N m n x m h n x n h )0(N n ≤≤ (9-16)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,但它们之间由一个有意义的公式联系在一起[])())('()()()(10n G rN n y n x n h n y N N k N ∑-=-=⊗= (9-17)其中)(*)()('n x n h n y =也就是说,两个序列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1N ,序列x (n )的长度为2N ,此时,线性卷积结果的序列的点数为1'21-+=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 = )0(N n ≤≤ (9-18)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充填适当的零值,使得x (n )和h (n )成为121N N +-点序列,并作出这两个序列的11N 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。

根据DFT 循环卷积性质中的卷积定理{}[()()][()][()]N DFT h n x n DFT x n DFT h n ⊗=• (9-19)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,二是根据性质线分别求两个序列的N 点DFT ,并相乘,然后取IDFT 以得到循环卷积。

循环卷积与线性卷积的实现

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》中几种卷积教学探讨

《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。

数字信号处理复习总结-最终版

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。

数字信号处理第三版(姚天任、江太辉) 答案 第三章

数字信号处理第三版(姚天任、江太辉) 答案 第三章

第三章离散傅里叶变换及其快速算法习题答案参考3.1 图P3.1所示的序列(xn 是周期为4的周期性序列。

请确定其傅里叶级数的系数(X k。

解:(111*0((((((N N N nk nk nk N N N n n n X k x n W x n W x n W X k X k −−−−−=====−= =−=∑∑∑3.2 (1设(xn 为实周期序列,证明(x n 的傅里叶级数(X k 是共轭对称的,即*((X k X k =− 。

(2证明当(xn 为实偶函数时,(X k 也是实偶函数。

证明:(1 111**((([(]((N nk N n N N nk nkNNn n Xk x n W Xk x n W xn W X−−=−−−==−=−===∑∑∑ k(2因(xn 为实函数,故由(1知有 *((Xk X k =− 或*((X k X k −= 又因(xn 为偶函数,即((x n x n =− ,所以有(111*0((((((N N N nk nk nk N N N n n n X k x n W x n W x n W X k X k −−−−−=====−= =−=∑∑∑3.3 图P3.3所示的是一个实数周期信号(xn 。

利用DFS 的特性及3.2题的结果,不直接计算其傅里叶级数的系数(Xk ,确定以下式子是否正确。

(1,对于所有的k; ((10Xk X k =+ (2((Xk X k =− ,对于所有的k; (3; (00X=(425(jkX k eπ,对所有的k是实函数。

解:(1正确。

因为(x n 一个周期为N =10的周期序列,故(X k 也是一个周期为N=10的周期序列。

(2不正确。

因为(xn 一个实数周期序列,由例3.2中的(1知,(X k 是共轭对称的,即应有*((Xk X = k −,这里(X k 不一定是实数序列。

(3正确。

因为(xn (0n ==在一个周期内正取样值的个数与负取样值的个数相等,所以有 10(0N n Xx −=∑ (4不正确。

[循环卷积]总结

[循环卷积]总结

[循环卷积]总结
⼀般的线性卷积:
f[i]=\sum_{j=0}^i a[j]*b[i-j]
如果将b数组循环复制得到b_N就能得到周期卷积:
f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*b_N[i-j]
⽽⼀般⽐较常见的循环卷积其实就是周期卷积的主值序列([0,N-1]项):
f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*(b[i-j])_N,其中下标N表⽰其主值序列限定在[0,N-1]
计算循环卷积时暴⼒是n^2,先求出两序列的线性卷积再全累加到[0,N-1]上就是nlogn
循环卷积的常见运⽤:
1、对循环矩阵作乘法时
[n*n矩阵]*[n⾏列向量]=[矩阵第⼀列]\bigoplus [n⾏列向量],其中\bigoplus表⽰循环卷积
如果将矩阵第⼀⾏循环复制,发现每次就相当于将列向量向上移动⼀格,是循环卷积的形式
之所以是矩阵第⼀列是因为想要矩阵第⼀⾏[c_0,c_1,c_2,c_3]与[a_0,a_1,a_2,a_3]的內积是卷积中第⼀项,
那么就要将c转为[c_0,c_3,c_2,c_1](也就是第⼀列),这样才能保证f[0]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*(c[0-j])_N成⽴!
2、计算下标相加取模的贡献式时
对于a[i]*b[j]->f[(i+j)modN]这样的贡献式其实f就是a和b的循环卷积
如果⽤于dp并多次转移时,可以使⽤快速幂优化,原理和矩阵快速幂相同
其实上⾯两种运⽤是⼀个意思,可以相互转化,最后都使⽤循环卷积+快速幂解决
Processing math: 0%。

数字信号处理大题+小题(空白)

数字信号处理大题+小题(空白)

已知序)()(5n R n x ,求x(n)的8点DFT 变换。

已知模拟滤波器的传输函数 ,用脉冲响应不变法将其转换为数字滤波器,设T=2。

已知采样周期T=2,用双线性变换法将其转换成数字滤波器,说明双线性变换法的有点和缺点。

已知 ,在Z 平面上画出零极点分布图。

已知FIR滤波器的单位脉冲响应为:N=7,h(n)=[3,-2,1,0,1,-2,3] ,说明其相位特性,求群时延。

利用Z变换法求解差分方程描述系统的系统函数H(z)。

1,0)(),(05.0)1(9.0)(-≤==--nnynunyny写出图中流图的系统函数表达式。

已知序列x(n)如图所示,画x((n-2))5R5(n)的图形。

(选做)y(n)1/2 -83 1/4x(n)2Z-1Z-1Z-1求有限长序列x(n)= 的N点DFT。

用脉冲不变法将转换为H(z),采样周期T。

五、计算题(每题12分,共24分)如图所示的RC低通滤波器(1)用脉冲响应不变法转换成数字滤波器。

并画出相应的网络结构图(2)用双线性变换法转换成数字滤波器。

并画出相应的网络结构图(3)以上两种方法所设计的滤波器各自存在那种失真?已知,求两个序列的N=5的循环卷积。

已知系统的差分方程为)2(31)1(32)2()1(2)()(-+---+-+=n y n y n x n x n x n y , (1)求出系统函数(2)画出直接II 型网络结构(3)画出全部一阶节的级联型结构 (4)画出一阶节的并联结构已知序列}4,3,2,1{)(1=n x ,}1,1,1,1{)(2=n x ,求两个序列的线性卷积,和N=5及N=7点的循环卷积。

一个FIR线性相位滤波器的单位脉冲响应是实数的,且n<0 和n>6 时h(n)=0。

如果H(0)=1且系统函数在z=0.5e jπ/3和z=3 各有一个零点,H(z)的表达式是什么?假如x(n)的z变换代数表示式为:(1)求出系统函数所有的零极点;(2)X(z)可能有多少个不同的收敛域?(3)画出不同情况的收敛域图。

循环卷积与线性卷积的实现

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。

(完整版)数字信号处理简答题

(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)。

线性卷积与循环卷积的比较

线性卷积与循环卷积的比较

安康学院学年论文﹙设计﹚题目线性卷积与循环卷积的比较学生姓名学号所在院(系)专业班级指导教师年月日线性卷积与循环卷积的比较(作者:)(【摘要】本文讲述的是运用matlab软件编写线性卷积和循环卷积,运行程序并得到正确结果,附上运行结果图让大家参照对比。

MATLAB是一款在数学类科技应用软件中特别是在数值计算方面首屈一指的软件,它可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

而线性卷积和循环卷积在工程上的应用亦非常广泛,在Matlab软件处理下,实现任意两个序列的线性和循环卷积对于工程上的辅助是相当重要的。

卷积关系最重要的一种情况,就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。

利用该定理,可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算,从而利用FFT等快速算法,实现有效的计算,节省运算代价。

本文从线性卷积和循环的定义出发,分析其运算原理以及相关的公式、程序,让大家明白什么是卷积。

【关键词】Matlab;线性卷积;循环卷积;Linear convolution compared with circular convolution Abstract:This is about using matlab software linear convolution and cyclic convolution, operation procedure and get the right result, enclosed operation result diagram let everybody reference MATLAB is a type of technology in applications of mathematics, especially in numerical calculation of the leading software, which can be matrix calculation, and data mapping function, the realization of algorithms, creation of user interface, connected to other procedures, such as programming languages, the main application in engineering computing, control design, signal processing and communications, image processing, signal detection, financial modeling in areas such as design and analysis. And linear convolution in the application of engineering has a very wide range of software in Matlab, the realization of any two sequences of linear convolution support for projects is very important. Convolution relationship between the most important case, that is linear in the signal and digital signal processing system or the convolution theorem. Use of the theorem can be time-domain or space domain to the convolution operation in frequency domain equivalent of the multiplication operation, thus the use of FFT and other fast algorithms, the calculation of effective, cost-saving operation.From linear convolution and circulation of the definition, analyzes its operation principle and relevant formula, procedures, , let everyone know what convolution.Key words:Matlab;Linear convolution;Circular convolution;0引言在泛函数分析中,卷积(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,表徵函数f 与经过翻转和平移与g 的重叠部分的累积。

实验二 线性卷积与循环卷积

实验二 线性卷积与循环卷积

实验二线性卷积与循环卷积(1)线性卷积n=[0:1:3]%N1=length(n);%xnn=ones(1,N1);xn=(n+1).*((n>=0)-(n>=4));hn=(4-n).*((n>=0)-(n>=4));subplot(311);stem(n,xn,'.');axis([0 6 0 6]);title('x(n)=()');subplot(312);stem(n,hn,'.');axis([0 6 0 6]);title('h(n)');yn=conv(xn,hn);N2=[0:1:length(yn)-1]subplot(313);stem(N2,yn,'.');axis([0 6 0 30])title('y(n)=x(n)*h(n)');x(n)=(n+1)R4(n)0123456h(n)=(4-n)R4(n)0123456y(n)=x(n)*h(n)0123456(2)循环卷积n=[0:1:3]N1=length(n);xnn=ones(1,N1);xn=(n+1).*xnn;hn=(4-n).*xnn;yln=conv(xn,hn);ycn5=circonv(xn,hn,5); ycn6=circonv(xn,hn,6); ycn7=circonv(xn,hn,7); ycn8=circonv(xn,hn,8);ny1=[0:1:length(yln)-1]; ny5=[0:1:length(ycn5)-1]; ny6=[0:1:length(ycn6)-1]; ny7=[0:1:length(ycn7)-1]; ny8=[0:1:length(ycn8)-1];subplot(321);stem(ny1,yln,'.');title('yln');axis([0 8 0 40]);subplot(322);stem(ny5,ycn5,'.');title('5µãycn');axis([0 8 0 40]);subplot(323);stem(ny6,ycn6,'.');title('6µãycn');axis([0 8 0 40]);subplot(324);stem(ny7,ycn7,'.');title('7µãycn');axis([0 8 0 40]);subplot(325);stem(ny8,ycn8,'.');title('8µãycn');axis([0 8 0 40]);(3)fft 函数实现圆卷积n=[0:1:3] N1=length(n); xnn=ones(1,N1); xn=(n+1).*xnn; hn=(4-n).*xnn; N1=length(xn); N2=length(hn); N=N1+N2-1; NN1=5; NN2=6; NN3=7; NN4=8; XK=fft(xn,N); HK=fft(hn,N); YK=XK.*HK;x=0:N-1; yn=ifft(YK,N); subplot(321);02468yln024685点ycn024686点ycn024687点ycn8点ycnstem(x,yn,'.');axis([0 8 0 40]);title('yln');x=0:NN1-1;yn=ifft(YK,NN1);subplot(322);stem(x,yn,'.');axis([0 8 0 40]);title('5µãycn');x=0:NN2-1;yn=ifft(YK,NN2);subplot(323);stem(x,yn,'.');axis([0 8 0 40]);title('6µãycn');x=0:NN3-1;yn=ifft(YK,NN3);subplot(324);stem(x,yn,'.');axis([0 8 0 40]);title('7µãycn');x=0:NN4-1;yn=ifft(YK,NN4);subplot(325);stem(x,yn,'.');axis([0 8 0 40]);title('8µãycn');附:function yc=circonv(x1,x2,N)if length(x1)>Nerror('N must not be less than length of x1'); endif length(x2)>Nerror('N must not be less than length of x2'); endx1=[x1,zeros(1,N-length(x1))];x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))];n=[0:1:N-1];x2=x2(mod(-n,N)+1);H=zeros(N,N); for n=1:1:NH(n,:)=cirshiftd(x2,n-1,N); end yc=x1*H';function y=cirshiftd(x,m,N) if length(x)>Nerror('length of x must be less than N'); endx=[x,zeros(1,N-length(x))]; n=[0:1:N-1]; y=x(mod(n-m,N)+1);02468yln024685点ycn024686点ycn024687点ycn024688点ycn。

数字信号处理 必考简答题及答案

数字信号处理 必考简答题及答案

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)。

线性卷积与循环卷积等价关系及水声通信应用

线性卷积与循环卷积等价关系及水声通信应用

线性卷积与循环卷积等价关系及水声通信应用戚晨皓;王昕;张在琛【摘要】线性卷积与循环卷积的等价关系是"数字信号处理"课程的重点内容之一.在计算循环卷积时,通常利用线性卷积的周期延拓来计算周期卷积,再对周期卷积取主值区间得到循环卷积.本文结合水声通信这一海洋信号处理领域的研究热点之一,针对水声通信中最新使用的零填充正交频分复用系统,介绍基于线性卷积的循环卷积计算方法及其具体应用,并通过实例对该方法进行演示.【期刊名称】《电气电子教学学报》【年(卷),期】2017(039)006【总页数】4页(P60-63)【关键词】首尾混叠相加法;水声通信;正交频分复用【作者】戚晨皓;王昕;张在琛【作者单位】东南大学信息科学与工程学院,江苏南京 210096;东南大学信息科学与工程学院,江苏南京 210096;东南大学信息科学与工程学院,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】G6420 引言在“数字信号处理”课程教学中,卷积运算占据重要地位。

其中,线性卷积与循环卷积之间的关系是学习过程中的难点之一。

循环卷积和周期卷积的过程是一致的,不同的是循环卷积仅取周期卷积的主值序列。

而周期卷积又是线性卷积的周期延拓,因此,可通过周期卷积在循环卷积和线性卷积之间建立联系[1,2]。

在计算周期卷积时,需要对两个有限长序列的线性卷积的结果按照卷积周期进行延拓,当周期长度小于线性卷积结果的长度时,会发生混叠现象[3]。

在计算循环卷积时,通常利用线性卷积的周期延拓先计算周期卷积,再对周期卷积取主值区间得到循环卷积;该过程等价于将线性卷积结果的尾部加到头部并将尾部删除,其中相加的位数等于发生混叠的位数,这样可直接得到循环卷积的结果。

通常,“数字信号处理”课程只介绍线性卷积与循环卷积的等价关系,没有介绍其具体应用。

由于线性卷积与循环卷积的等价关系具有一定难度,为了激发学生的兴趣、加深学生对这一关系的认识,结合具体应用加以讲授,这不失为一种可行的教改探索。

周期卷积循环卷积与线性卷积

周期卷积循环卷积与线性卷积
即当循环卷积的长度 N N1 N 2 1时, N点循环卷积 能代表线性卷积
x1 ( n )
x2
(n)
x1 ( n )
x2 (n)0NnN1
N2 N1
1 N2
2
三种卷积对比
4

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

循环卷积和圆周卷积

循环卷积和圆周卷积

循环卷积和圆周卷积是卷积运算的两种形式,它们在离散信号处理中经常被使用。

循环卷积,也被称为圆周卷积,其运算结果是一个有限长序列。

这种卷积运算的长度与被卷积序列(输入信号)的长度相同。

不同于线性卷积,循环卷积的结果的序列长度与输入序列长度一致。

因此,在进行循环卷积计算时,必须先定义卷积运算的点数。

否则,这个运算就无法确定。

在计算方法上,虽然直接计算循环卷积可能比较复杂,但通常可以使用线性卷积、矩阵相乘或FFT的方法来计算。

数字信号处理简答题

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)。

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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(20
12,81,1129,1)(,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M
y1=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P
subplot(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Q
subplot(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
2.线性卷积列表
X2(m)1111000
X2(-m)00001111
X2(1-m)0000111 1 Y(8)=1
X2(2-m)000011 11 Y(9)=3
X2(3-m)00001 111 Y(10)=6
X2(4-m)0000 1111 Y(11)=10
X2(5-m)000 01111 Y(12)=9
X26-m)00 001111 Y(13)=7
X2(7-m) 0 0001111 Y(14)=4
Y(15)=0
X2(8-m) 0000111
1
X2(9-m) 0000111 1 Y(6)=0
X2(10-m) 000011 11 Y(17)=0
X2(11-m) 00001 111 Y(18)=0
X2(12-m) 0000 1111 Y(19)=0
X2(13-m) 000 01111 Y(20)=0
X2(14-m) 00 001111 Y(21)=0
X2(15-m) 0 0001111 Y(22)=0
乘结果都为0,所以前面省略了一部分,这里列出的是主要部分,且x2(n-m)中的n是在8的基础上向右平移的位数。

3.线性卷积图像:
(二)周期卷积
基本原理:
将h(n) 进行周期延拓,周期为N :
∑∞
-∞
=+=
r rN n h n h )
()(~
计算)(~n x 与)(~n h 的周期卷积)(~n y N :
∑∑∑∑∑∑∑∞
-∞
=∞
-∞=-=∞
-∞
=-=-=-=+=
-+=+-=-=-=
r r N m r N m N m N m N rN n y m rN n h m x rN m n h m x m n h m x m n h m x n y )
()]
()([)()()
(~
)()(~
)(~
)(~1
1
01
1
1.周期卷积步骤
1)将两个主值序列都进行周期延拓得到x11(n )和x22(n ) 2)对应序号相乘并相加求和 3)周期性重复 2.周期卷积列表
(三)循环卷积 基本原理:
对于有限长序列x(n)和y(n)( 0<=n<=N-1 ) DFT[()]()
DFT[()]()x n X k y n Y k ==

()()()F k X k Y k =
1
0()IDFT[()]()(())()
N N N m f n F k x m y n m R n -===-∑
x(n)和y(n)的N 点循环卷积,记作()()n x n y ⊗,这个卷积可以看作是周期序列x (n )和y (n )做周期卷积后再取主值序列。

1.循环卷积步骤
1)补零(如果两虚列长度不同,需要补零使两序列长度相同) 2)其中一个序列x1(n )周期延拓为x2(n ) 3)x11(n )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 2.循环卷积列表
X1(m)
1234000
0 X2(m)
1111000
X11((m))8
12340000 1234000
12340000
3.循环卷积图像:
循环卷积长度N(8)>=N1(4)+N2(4)-1
循环卷积长度N(6)<=N1(4)+N2(4)-1
三、分析总结
1.对比N=8和N=6两种情况下的循环卷积结果:
2.对比周期卷积、循环卷积、线性卷积的结果:
周期卷积
)
(~n y N 是x(n)与h(n)的线性卷积y(n) 的周期延拓。

由于)(~n x 与)(~n h 的
周期都为N ,因此它们的周期卷积
)
(~n y N 的周期也为N ,正好等于y(n)的长度,即上式中
以N 为周期的周期延拓没有发生混叠,线性卷积y(n)正好是周期卷积
)
(~n y N 的一个周期。

循环卷积又是周期卷积的主值序列,因此,此时循环卷积yN(n)与线性卷积y(n)完全
相同,即:
∑-=-≤≤-===⊗=1
1
0)
()()()()(~)()()(N m N N N N n m n h m x n y n R n y n h n x n y 四、学习体会
通过此次实验深入了解了周期卷积、循环卷积、线性卷积三者之间的关系,且对其原理也有了更加深刻的理解。

通过这次实验为学会了一种新的思想:从比较中找出相同点和不同点,这样对概念的理解会更加深刻。

此次实验还遇到了一个问题:stem 图形都是从n=1开始画图的?尝试了多种方法也没能达到目的效果,虽然这个对实验结果没有很大的影响,但是用了多种方法没能成功,且花费了较多时间,没能抓住重点。

⎩⎨⎧-+≤≤-+≥*=*-+≥-+≥-+201
)()()()(1)(11)()()(21212
121211212111N N n N N N n x n x n x n x N N N N N n y N N N N N n y N n f n f N 能代表线性卷积点循环卷积时,即当循环卷积的长度。

周期延拓才无混叠现象为周期进行以时,所以只有当的长度为序列。

的周期延拓序列的主值为周期以是线性卷积点循环卷积可见,。

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