§7.6 离散卷积(卷积和)
卷积和反卷积的计算公式
卷积和反卷积的计算公式一、卷积计算公式。
（一）离散卷积（一维情况）设离散序列x[n]和h[n]，它们的卷积y[n]定义为：y[n]=∑_m =-∞^∞x[m]h[n - m]（二）离散卷积（二维情况）对于二维离散信号x[m,n]和h[m,n]，其卷积y[m,n]为：y[m,n]=∑_k =-∞^∞∑_l=-∞^∞x[k,l]h[m - k,n - l]（三）连续卷积（一维情况）对于连续函数x(t)和h(t)，它们的卷积y(t)定义为：y(t)=∫_-∞^∞x(τ)h(t-τ)dτ二、反卷积计算公式。
反卷积（也称为去卷积）是卷积的逆运算。
在离散情况下，如果已知y[n]（卷积结果）和h[n]，求x[n]，可以通过求解以下方程（在某些条件下）：y[n]=∑_m =-∞^∞x[m]h[n - m]1. 频域方法（离散情况）- 对y[n]、h[n]分别进行离散傅里叶变换（DFT），得到Y[k]和H[k]。
- 根据卷积定理Y[k]=X[k]H[k]，则X[k]=(Y[k])/(H[k])（假设H[k]≠0）。
- 再对X[k]进行逆离散傅里叶变换（IDFT）得到x[n]。
2. 迭代算法（离散情况）- 一种简单的迭代算法是假设初始的x^0[n]=y[n]/h[0]（当h[0]≠0时）。
- 然后通过迭代公式x^i + 1[n]=x^i[n]+frac{y[n]-∑_m =-∞^∞x^i[m]h[n - m]}{∑_m =-∞^∞h[m]h[n - m]}逐步逼近真实的x[n]，其中i表示迭代次数。
在连续情况下，反卷积的求解更加复杂，通常也可以利用频域方法，通过傅里叶变换将问题转换到频域，利用Y(ω)=X(ω)H(ω)，得到X(ω)=(Y(ω))/(H(ω))（假设H(ω)≠0），再通过逆傅里叶变换得到x(t)，但在实际应用中要考虑到函数的性质、收敛性等诸多问题。
离散卷积卷积和
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)]
§7.6 离散卷积(卷积和)
m
mum un m 1 mum 6un m 1
n6 n6 n1 n1 m un 6 m un m un 1 m un 5 m 0 m 6 m 0 m 6
m
x m x n m x m x n m
1 2 m 1 3
m
= x1(n)*x2(n)+ x1(n)* x3(n) 4．其它一些性质 x(n)* (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)
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 根据卷积的定义式:yn x1 n* x 2 n
m
x m x n m
n
1 当n 时，y n un 1 α
o
1 2 3 4
返回
例7-6-2
已知离散信号
x1(n)=n[u(n)-u(n-6)] 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* x 2 n
m
m
xm n m
x ( n) ( n) h( n) y( n) h( n)
§7.6 离散卷积(卷积和)
第
y(n)的元素个数 的元素个数? 的元素个数
x(n) nA
d
6 页
h(n)
y(n)
nB
nC = nA + nB − 1
若：
x(n)序列
h(n)序列
n1 ≤ n ≤ n2，
n3 ≤ n ≤ n4
则y(n)序列
(n1 + n3 ) ≤ n ≤ (n2 + n4 )
4个元素 5个元素 8 个元素
X
例如： 例如：
x(n)： 0 ≤ n ≤ 3 h(n)： 0 ≤ n ≤ 4 y(n)： 0 ≤ n < 7
§7.6 卷积（卷积和） 卷积（卷积和）
卷积和定义 离散卷积的性质 卷积计算
第
一．卷积和的定义
状态响应： 回顾连续时间系统的零 状态响应： r(t ) = ∫ e(τ ) ⋅ h(t −τ )dτ
−∞ ∞
2 页
推导
= e(t ) ∗ h(t )
离散时间信号的分解： 离散时间信号的分解：
x : 任意序列 (n)表示为 (n)的加权移位之线性组合 δ
x(n) =
m=−∞
∑x(m)δ (n − m)
x(n) δ (n) h(n) y(n) h(n)
X
∞
问题：输出y(n)=？ 问题：输出 ？
第 3 页
时不变 均匀性 可加性 则输出： 则输出：
δ (n − m) →h(n − m)
x(m)δ (n − m) → x(m)h(n − m)
x(n) = y(n) =
X
第
三．卷积计算
x(n) ∗ h(n) =
∞ m=−∞
d
5 页
∑x(m)h(n − m)
电子教案 卷积(卷积和)
教学过程第七章．离散时间系统的时域分析第6节卷积（卷积和）1）、卷积的基本介绍卷积是在信号与线性系统的基础和发展背景下出现的。
卷积就是《信号与系统》中论述系统对输入信号的响应而提出的。
连续信号的卷积积分、离散信号的卷积积分在信号与系统理论中占有重要地位，在信号处理、系统分析中有广泛的应用。
掌握了解卷积的相关原理知识，对于学习信号与系统有着非常重要的作用。
求解线性时不变离散系统的零状态响应，也可以采用与连续系统卷积积分相类似的方法，称之为“卷积和”。
但与连续系统卷积方法比较，存在两个不同点：（1）由于离散信号本身就是一个不连续序列，因此将输入激励信号进行分解很容易实现；（2）由于系统对每个脉冲的响应也是一个离散时间序列，因此其求和过程无需进行积分，表现为“卷积和”过程。
（一）、卷积和1、序列的时域分解2、任意序列作用下的零状态响应即：+-+++-+=-=∑∞-∞=)1()1()()0()1()1()()()(khfkhfkhfikhifkyif上式表明，线性时不变离散时间系统对任意激励信号)(kf的零状态响应)(ky f，就等于激励)(kf与系统单位样值响应)(kh的卷积和。
根据单位样值函数)(kδ的定义，任意离散序列)(kf可以表示为单位样值函数及其延迟函数的加权和，即：教学过程3.卷积的应用卷积是一种线性运算，其本质是滑动平均思想，广泛应用于图像滤波，图像处理中，常见的mask运算就是卷积。
电子工程与信号处理中，任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数（系统的冲激响应）做卷积获得⏹统计学中，加权的滑动平均是一种卷积。
⏹概率论中，两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积。
⏹声学中，回声可以用源声与一个反映各种反射效应的函数的卷积表示。
⏹物理学中，任何一个线性系统（符合叠加原理）都存在卷积。
2）卷积和的知识讲解一、卷积和的定义已知定义在区间（–∞，∞）上的两个函数f1(k)和f2(k)，则定义和∑∞-∞=-=iikfifkf)()()(21fi=-)(*)()()()(khkkhifkyizs=∑∞-∞=为f1(k)与f2(k)的卷积和，简称卷积；记为f(k)= f1(k)*f2(k) 注意：求和是在虚设的变量i下进行的，i 为求和变量，k 为参变量。
离散卷积计算方法
离散卷积计算方法
离散卷积是一种数学运算，用于处理离散信号和系统的卷积操作。
离散卷积的计算方法可以通过以下步骤来进行：
1.确定输入序列和系统的响应序列。
输入序列通常表示为x[n]，系统的响应序列表示为h[n]。
2.反转系统的响应序列。
将h[n]反转得到h[-n]。
3.对每个n值，计算卷积的结果。
卷积的计算方法是将反转后的系统响应序列h[-n]与输入序列x[n]逐点相乘，并将结果相加。
离散卷积的公式为：y[n] = ∑(x[k] * h[n-k])，其中k取值范围根据信号的长度确定。
4.根据计算得到的y[n]，即卷积的结果，可以得到输出序列。
在实际计算中，可以使用循环或矩阵运算等方式来实现离散卷积的计算。
循环方法逐点进行相乘和相加的操作，而矩阵方法可以将卷积转化为矩阵乘法的形式，利用矩阵运算的效率进行计算。
需要注意的是，在进行离散卷积计算时，输入序列和系统的响应序列的长度需要满足一定的条件，以确保卷积的结果能够正确计算。
长度不足时，可以使用补零等方法进行扩展。
以上是离散卷积的一般计算方法，具体的实现和应用可能会根据信号处理的需求和算法的特点有所不同。
1/ 1。
离散卷积计算方法(一)
离散卷积计算方法(一)离散卷积计算离散卷积计算是数字信号处理中的一种重要操作，用于信号的滤波、信号频域变换等应用。
本文将详细介绍离散卷积计算的方法。
什么是离散卷积计算？离散卷积计算是指对两个离散信号进行卷积操作。
其中一个信号通常称为“输入信号”，另一个信号称为“卷积核”或“滤波器”。
卷积操作将输入信号和卷积核进行逐点乘积，并将乘积结果相加得到输出信号。
离散卷积计算的方法1. 直接计算法直接计算法是最简单直观的离散卷积计算方法。
将卷积核按照时间反转并平移到输入信号上，逐点相乘并相加即可得到输出信号。
这种方法简单易懂，但计算效率较低，特别是对于较长的信号序列。
2. 快速傅里叶变换（FFT）法快速傅里叶变换（FFT）法是一种基于离散傅里叶变换（DFT）的离散卷积计算方法。
通过将输入信号和卷积核都转换到频域进行计算，可以大大提高计算效率。
具体步骤如下：1.对输入信号和卷积核进行零填充，使它们的长度相等且为2的幂次方。
2.对输入信号和卷积核进行快速傅里叶变换得到频域表示。
3.将频域表示的两个序列相乘。
4.对相乘结果进行反变换得到输出信号。
快速傅里叶变换法的优点在于计算复杂度较低，适用于长时间序列的离散卷积计算。
3. 卷积定理法卷积定理法是基于卷积定理的离散卷积计算方法。
卷积定理指出，信号的时域卷积等于其频域表示的乘积，即y[n]=IDFT(DFT(x[n])⋅DFT(ℎ[n]))。
因此，可以通过对输入信号和卷积核进行离散傅里叶变换，再相乘并进行反变换得到输出信号。
卷积定理法的优点在于可以直接利用快速傅里叶变换进行计算，计算复杂度较低。
4. 快速卷积法快速卷积法是一种利用信号的特性进行加速的离散卷积计算方法。
它通过对卷积核进行分解和递推计算，减少重复计算的次数，从而提高计算效率。
同时，快速卷积法还可以通过组合不同长度的卷积核来适应不同长度的输入信号。
快速卷积法的优点在于计算效率高，适用于大规模的离散卷积计算。
离散卷积运算公式
离散卷积运算公式离散卷积运算是一种常用的数学运算法则，它是一种重要的数学工具，在工程、科学研究中都有重要的应用。
它是用来算出两个序列能产生的结果，作为一种常见的运算，在很多领域都有应用，比如信号处理、图像处理等等。
卷积运算具有简捷易用的特点，能够节省大量的时间和资源，所以在实践中得到了广泛的应用。
介绍离散卷积运算的文章之中，我们先来看一下卷积的概念和离散卷积运算的公式。
二、离散卷积概念离散卷积是一种运算，它能够将两个函数的抽样结果进行运算，得出新的函数的抽样结果。
这种运算源于波纹的传播原理，本质上来说，卷积运算就像把一个序列带入另一个序列中，进行混合，再得出一个新的序列。
离散卷积运算可以用图像来表示，以更加直观的方式来理解。
三、卷积运算公式离散卷积运算的公式如下：y[n] = x[n] * h[n]其中，y[n]为卷积运算结果，x[n]为原始函数采样结果，h[n]为卷积核采样结果，在实际操作中有以下几种形式：（1）线性卷积：y[n] =x[k]h[n-k]（2）环形卷积：y[n] =x[(n-k)modN]h[k]（3）卷积运算的简写形式：y[n] = x[n]h[n]其中表示卷积运算。
四、离散卷积的应用离散卷积运算是一种重要的运算，有着广泛的应用。
下面我们就来看一下它的应用：1. 信号处理信号是一个重要的概念，它是能够反映物体状态的抽象量，离散卷积可以用来处理信号，有着广泛的应用。
比如过滤、滤波、压缩等等。
2.像处理在图像处理中，我们也可以使用离散卷积来处理图像，比如图像模糊、色彩处理、图像增强等等。
3.信在数字通信中，离散卷积也有着广泛的应用，比如在传输链路上可以使用离散卷积来应对扰码和干扰，以保证通信的不变性。
五、结论离散卷积运算是一种重要的数学工具，它有着广泛的应用，包括信号处理、图像处理、通信等等。
这篇文章介绍了离散卷积概念、卷积运算公式，以及它的应用，希望能够给读者提供一些帮助，让他们更好的理解离散卷积运算法则。
- 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)。
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)]
3．分配律
x( n) h1 ( n) h2 ( n) x( n) h1 ( n) x( n) h2 ( n)
4．x( n) ( n) x( n)
不存在微分、积分性质。
X
三．卷积计算
x ( n)
输入
m
y ( n)
输出
y n
m
x(m ) h(n m ) x(n) h(n)
X
即零状态响应 x(n) h(n)
二．离散卷积的性质
x( n) h( n) h( n) x( n) 2．结合律 x ( n) h1 ( n) h2 ( n)
X
实例1: 信号恢复
第 8 页
X
应用实例2
雷达探测系统
et 发送 信号 hT t 发送 天线 ht 待测 目标 hR t 接收 天线 r t 接收 信号
第 9 页
r (t ) e(t ) hT (t ) h(t ) hR (t )
求出系统的冲激响应 h( t )，即可判别目标， 运算时需离散化。
在y( n) x( n) h( n)式中
第 7 页
若已知 y( n)、h( n), 求x( n（信号恢复）； ) 若已知 y(n)、x(n), 求h(n（系统辨识）； )
这两类问题都称作解卷 积。
盲逆卷积：已知 y( n), 有关先验知识 , 求x( n), h( n)
应用: 地震信号处理、地质勘 探等