离散卷积卷积和
卷积的原理及应用实验
卷积的原理及应用实验简介卷积是一种常用的数学运算方法，广泛应用于信号处理、图像处理、神经网络等领域。
本文将介绍卷积的基本原理，并结合实验案例，说明卷积在实际应用中的重要性和效果。
卷积的基本原理卷积是一种数学运算，通过将两个函数（信号）重叠并相乘、求和得到一个新的函数（信号）。
在离散情况下，卷积的计算公式如下：\[ y[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k] \cdot h[n-k] \]其中，\(x[n]\) 和 \(h[n]\) 分别表示输入信号和卷积核（或滤波器），\(y[n]\) 表示卷积运算的结果。
卷积的过程卷积的过程可以简单概括为以下几个步骤： 1. 将卷积核翻转180度； 2. 将翻转后的卷积核与输入信号进行逐点相乘； 3. 对每个相乘得到的结果进行求和，得到卷积的结果。
卷积的作用卷积在信号处理和图像处理中具有重要的作用，主要有以下几个方面： - 滤波器：通过设置合适的卷积核，可以实现对信号的滤波效果，例如低通滤波器、高通滤波器等； - 特征提取：通过卷积运算，可以提取出输入信号中的特征信息，用于后续的分类、识别等任务； - 图像处理：在图像处理领域，卷积被广泛应用于图像的模糊、锐化、边缘检测等操作。
卷积的应用实验为了更好地理解卷积的原理和应用，我们将通过一个实验案例进行说明。
实验目的本实验旨在通过实际操作，展示卷积运算在图像处理中的应用效果，并通过代码的编写，深入理解卷积的原理。
实验步骤1.导入图像处理库和相关工具包；2.读取待处理的图像，并转换成灰度图像；3.设计合适的卷积核，例如边缘检测滤波器；4.对灰度图像进行卷积运算，得到处理后的图像；5.展示原始图像和处理后的图像进行对比。
实验结果通过实验，我们可以观察到卷积运算对图像的影响，例如边缘检测滤波器可以突出图像中的边缘信息，使图像更加清晰。
具体实验结果可以参考以下代码：import cv2import numpy as np# 读取图像并转换成灰度图像image = cv2.imread('input.jpg')gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 设计卷积核（边缘检测）kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]])# 进行卷积运算result = cv2.filter2D(gray_image, -1, kernel)# 展示原始图像和处理后的图像cv2.imshow('Original Image', gray_image)cv2.imshow('Result Image', result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()实验结果展示了经过边缘检测滤波器处理后的图像，可以明显看到边缘信息被突出出来。
§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)]
7.6 卷积(卷积和)
•卷积和定义 •离散卷积的性质 •卷积计算
一．卷积和定义
任意序列xn表示为 n的加权移位之线性组合 :
x n x 1 n 1 x 0 n x 1 n 1 x m n m
1．交换律
x( n) h( n) h( n) x( n)
第 4 页
2．结合律 x(n) h1 (n) h2 (n) x(n) [h1 (n) h2 (n)] 3．分配律
x(n) h1 (n) h2 (n) x(n) h1 (n) x(n) h2 (n)
可加性
输出
xm n m
xn hn
xm hn m
处由 x m 加权。 卷积和的公式表明：
系统对 x n 的响应 每一样值产生的响应之和，在各
hn将输入输出联系起来， 即零状态响应 xn hn。
X
二．离散卷积的性质
第 2 页
Байду номын сангаас
m
xm n m
x ( n) ( n) h( n) y( n) h( n)
X
第 3 页
时不变 均匀性
n m hn m
xm n m xm hn m
x ( n) y n
m m
X
第
y(n)的元素个数?
x(n) h(n)
y ( n)
6 页
nA nB
nC n A nB 1
若：
x(n)序列
h(n)序列
n1 n n2，
则y(n)序列
n1 n3 n n2 n4
实验二 离散信号的卷积和
（数字信号处理）实验报告实验名称 实验二 离散信号的卷积和 实验时间 年 9 月 28 日 专业班级 学 号 姓 名成 绩 教师评语： 一、 实验目的1、掌握两个离散信号卷积和的计算方法和编程技术。
2、进一步熟悉用MATLAB 描绘二维图像的方法。
二、 实验原理与计算方法两个离散序列x(n)与y(n)的卷积和f(n)定义为∑∞-∞=-=*=m m n y m x n y n x n f )()()()()(由于通常信号处理中所碰到的都是有始信号或有限时间信号，因此在实际计算卷积和时，求和是在有限范围内进行的。
计算过程中上下限的选取和所得结果的分布区间取决于参与卷积的两个序列，下面将分别进行讨论： 1、两个从n = 0开始的序列)()()(n u n x n x =和)()()(n u n y n y =的卷积和∑∑=∞-∞=-=--=nm m n u m n y m x m n u m n y m u m x n f 0)()]()([)()()()()( (1)上式右边因子u(n)表示卷积和的结果也是一个从n = 0开始的序列。
2、从n = n1开始的序列)()()(1n n u n x n x -=和从n = n2开始的序列)()()(2n n u n y n y -=的卷积和，其中n1和n2为任意整数。
∑∑-=∞-∞=---=----=21)()]()([)()()()()(2121n n n m m n n n u m n y m x n m n u m n y n m u m x n f (2)上式右边因子u(n-n1-n2)表示卷积和是一个从n = n1+n2开始的序列。
3、从n = n1开始的长度为N1的加窗序列)()()(1n w n x n x N =和从n = n2开始的长度为N2的加窗序列)()()(2n w n y n y N =的卷积和，其中⎩⎨⎧-+≤≤=otherwise 0 1 1 )(1111N n n n n w N⎩⎨⎧-+≤≤=o t h e r w i s e 0 11 )(2222N n n n n w N则∑∞-∞=--=m N N m n w m n y m wm x n f )()()()()(21(3)所得卷积和也是一个加窗序列，从n = n1+ n2开始，长度为N1+ N2-1。
§7.6 离散卷积(卷积和)
三.卷积计算 y(n) = x(n)* h(n) = ∑x(m)h(n − m)
m=−∞
∞
m的范围由x(n)、h(n)的范围共同决定。 范围由x 范围共同决定。
1.y(n)的序列元素个数? 1.y 序列元素个数 元素个数?
若x(n)的序列长度为n1、 h(n)的序列长度为n2， 的序列长度为n 的序列长度为n 则y(n)的序列长度为n1 + n2 -1 的序列长度为n 若：
返回
例7-6-1 已知x(n) =αnu(n) (0 <α <1) , h(n) = u(n),求卷积
y(n) = x(n)∗h(n)。
y(n) = x(n) ∗h(n) =
m=−∞
∑α
∞
m
要点： 要点： u(m)u(n − m) 定上下限
量 宗 : m ≥ 0, m ≤ n 即： m ≤ n, n ≥ 0 0≤
1 2 m=−∞ 1 3
∞
∞
m=−∞
= x1(n)*x2(n)+ x1(n)* x3(n) )*x 4．其它一些性质 x(n)* δ(n)= x(n) ．
x(n)* u(n)=∑ x (n )
i = −∞
n
y(n-n1-n2)=x1(n-n1)* x2(n-n2) y(n)= x1(n)* x2(n)= x1(n)* x2(n)
• •
n +6
• o
•
1 2 3 4 5
m o
2
6
m
o
n +2
m
再将x 再将x2(n-m)平移，并分区间求出卷积结果。 平移，并分区间求出卷积结果。
x1(m)
4
• o
•
卷积和
f (k 1) [2 2(k1) ] (k 1) 2(1 2k ) (k 1)
任意序列作用下的零状态响应
f (k) 根据h(k)的定义：
δ(k)
LTI系统 零状态
yf(k) h(k)
由时不变性： δ(k -i)
h(k -i)
由齐次性： f (i)δ(k-i)
f (i) h(k-i)
= (k+1)ε(k) – (k+1 – 5)ε(k – 5)
= (k+1)ε(k) – (k– 4)ε(k – 5)
h1(k) y(k)
例 如图复合系统由两个子系统
级联组成，其中
h1(k) = 2cos(kπ)，
f(k ) h1(k)
h2(k) = akε(k)，
激励f(k)= δ(k)–aδ(k-1)，求复合
常用序列的卷积和公式 表 常用序列的卷积和公式
h2(k) y(k)
系统的零状态响应响应yf (k) 。
解 yf (k) = f(k)* h1(k) * h2(k) = 2cos(kπ)*[akε(k)]*[δ(k)–aδ(k-1)]
= 2cos(kπ)*[akε(k) - akε(k -1)]
= 2cos(kπ)* δ(k)
= 2cos(kπ)
由叠加性： f (i) (k i)
f (i)h(k i)
‖ i
‖ i
f (k)
yf(k)
y f (k) f (i)h(k i) 卷积和
i
零状态响应与卷积和
➢ 单位抽样响应：由单位序列δ(k)所引起的零状态 响应称为单位序列响应或单位样值响应或单位取 样响应，或简称单位响应，记为h(k)。
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。
离散傅里叶变换 卷积定理 矩阵乘法
一、离散傅里叶变换离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是信号处理中常用的一种变换方法。
它将离散时域信号转换为频域信号，可以对信号进行频谱分析和滤波处理。
离散傅里叶变换的定义如下：$f_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n e^{-\frac{2\pi i}{N}kn}$其中，$x_n$表示输入的离散信号，$k$表示频率索引，$f_k$表示变换后的频域信号。
离散傅里叶变换可以通过快速傅里叶变换算法（Fast Fourier Transform，FFT）高效地计算，是数字信号处理中的重要工具之一。
二、卷积定理卷积定理是信号处理中的重要定理之一，它描述了两个信号在频域进行卷积操作等效于它们在时域进行乘法操作。
具体来说，如果有两个信号$f(x)$和$g(x)$，它们的傅里叶变换分别为$F(\omega)$和$G(\omega)$，那么它们在时域的卷积$f(x)*g(x)$的傅里叶变换等于$F(\omega)G(\omega)$。
卷积定理在信号处理中有着广泛的应用，例如可以用于滤波器的设计和信号的频域分析等。
利用卷积定理，可以将信号的卷积操作转换为频域的乘法操作，从而简化了信号处理的复杂度。
三、矩阵乘法矩阵乘法是线性代数中的重要概念，它描述了两个矩阵相乘得到的新矩阵。
具体来说，如果有两个矩阵$A$和$B$，它们的大小分别为$m\times n$和$n\times p$，那么它们的矩阵乘法$C=AB$的定义如下：$c_{ij} = \sum_{k=1}^{n} a_{ik}b_{kj}$其中，$c_{ij}$表示矩阵$C$的第$i$行第$j$列的元素，$a_{ik}$和$b_{kj}$分别表示矩阵$A$和$B$的元素。
矩阵乘法在计算机图形学、优化算法等领域有着广泛的应用，例如矩阵变换、神经网络的前向传播等。
通过高效的矩阵乘法算法（如Strassen算法、Coppersmith-Winograd算法等），可以加速复杂计算的进行。
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。
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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。
1.y(n)的序列元素个数?
若x(n)的序列长度为n1、 h(n)的序列长度为n2，
对于零状态的离散线性时不变系统，若
x(n)
y(n)
(n)
h(n)
h(n)
就必有：时不变 n m hn m 均匀性 xm n m xmhn m
可加性 x(n) xm n m m
则输出 yn xmhn m xn hn m
系统对x(n)的响应y(n)=每一样值产生的响应之和， 在各处由x(m)加权。 卷积和的公式表明： h(n)将输入输出联系起来，即零状态响应=x(n)*h(n) 那么，对于任意两个序列的卷积和我们可以定义为：
1 n1 1
un
当n 时
yn 1 un
1
返回
波形
x(n)
hn
o 123
n
1
o 123 n
hn m
hn m
a m um
a m um
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
1
α
un
o 1234
n
返回
例7-6-2 已知离散信号 x1(n)=n[u(n)-u(n-6)]
m
x1mx2 n m x1mx3 n m
m
m
= x1(n)*x2(n)+ x1(n)* x3(n) n
4．其它一些性质 x(n)* (n)= x(n) x(n)* u(n)= xn
i
y(n-n1-n2)=x1(n-n1)* x2(n-n2)
y(n)= x1(n)* x2(n)= x1(n)* x2(n)
证明:[x1(n)*
x2(n)]
*
x3(n)= k
x1
mx2
k
m
m x3 n k
x1 m x2 k mx3 n k
m
k
令r=k-m k= m+r
x1 m x2 rx3 n m r x1 mQn m
m
r
m
=x1(n)*[ x2(n)* x3(n)]
3．分配律 x1(n)*[ x2(n)+ x3(n)]= x1(n)*x2(n)+ x1(n)* x3(n) 证明: x1(n)*[ x2(n)+ x3(n)]= x1mx2 n m x3 n m
n 6 m
再将x2(n-m)平移，并分区间求出卷积结果。
x1(m)
•
4
•
•
•
•
x2(n-m)
1
• • • ••
o 1 23 45
则y(n)的序列长度为n1 + n2 -1
若： x(n)序列
n1 n n2，
h(n)序列 则y(n)序列
n3 n n4
n1 n3 n n2 n4
例如： x(n)： 0 n 3 4个元素
h(n)： 0 n 4 5个元素
y(n)： 0 n 7 8 个元素
2.几种常用的求卷积方法
5
1 n 6n 7un 6 un 15un un 5
2
1 n 1n 2un 1 un 5
2
返回
例7-6-3 已知离散信号 x1(n)=n[u(n)-u(n-6)]
x2(n)=u(n+6)-u(n+1) 用图解法求卷积y(n)= x1(n)*x2(n)
图解法求卷积可分为：序列倒置移位相乘取和4步
§7.6 卷积（卷积和）
一、卷积的定义 二、离散卷积的性质 三、卷积计算 四、常用因果序列的卷积和
(见下册P34)
返回
一．卷积的定义
从序列关系中我们已知：
任意序列x(n)可表示为(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
x1 n x2 n x1 mx2 n m m
返回
二．离散卷积的性质
1．交换律 x1(n)* x2(n)= x2(n)* x1(n) 证明： x1(n)* x2(n)= x1mx2 n m
令m=n-k n-m=k
m
x1n kx2 k = x2(n)* x1(n)
k
2．结合律 x1(n)* [x2(n) * x3(n)]= [x1(n)* x2(n)] * x3(n)
返回
例7-6-1已知 xn nun 0 1 , hn un,求卷积
y(n) x(n) h(n)。
yn xn hn
m u(m)u(n m)
要点： 定上下限
m
宗量: m 0, m n 即：0 m n, n 0
从波形图中可见求和上限n,下限0
y(n)
n m
m0
u(n)
1.解析式(表达式）法求卷积（例7-6-1、例7-6-2） 2.图解法求卷积:（例7-6-3） 3.对位相乘求和法求卷积（例7-6-4） 4.利用性质求卷积（例7-6-5 、例7-6-6 ） 5.利用单位样值信号(n)求卷积（例7-6-7） 6.利用z变换求卷积 7.利用计算机求卷积（FFT快速傅氏变换）
x2(n)=u(n+6)-u(n+1)
用函数式求卷积y(n)= x1(n)*x2(n)
由卷积定义 yn x1 n* x2 n x1 mx2 n m
m
mum um 6un m 6 un m 1
m
mumun m 6 mum 6un m 6
m
m
mumun m 1 mum 6un m 1
根据卷积的定义式: yn x1 n* x2 n x1 mx2 n m m
首先将x2(n)反褶，然后确定x2(n-m)非零值区间的横坐
标，其下限为n+2，上限为n+6，如图所示。
x1(m)
•
4
•
•
•
•
o 1 23 45
x2(-m)
1
• ••• •
x2(n-m)
1
• • • ••
mo
2
6 m o n 2
m
m
n6munΒιβλιοθήκη 6n6mun
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
m0
m0 m0
m0
m0 m0
1 2
n
6n
7un
6
1 2
n
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