卷积积分的运算

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卷积积分基础

卷积积分基础

f
(i 2
j
)
(t
)
f (t)
f1(1) (t)
f (1) 2
(t
)
d dt
f1(t)
t
f2 ()d
常数信号(直流信号) f (t) E ( t ) 经微分后为零,需特殊考虑, 不能用微分性质
15
三、与冲激函数或阶跃函数的卷积
f (t) (t) f (t)
f (t) (t) ( ) f (t )d f (t)
1 1
2
1
1 2
(t
)d
3t 3 4 16
7
r(t) e(t) h(t) e( )h(t )d
h(t )
e( )
t
(3) 1 t 3 2
e(t) h(t) 3 t 3 4 16
(4) 3 t 3
e( )
2
h(t )
t
e(t) h(t) 1 1 1 (t )d
t2
4
t 4
1 16
( 1 t 1) 2
r(t) e(t) h(t)
r(t)
43
t
3 16
(1 t 3) 2
t2
t
3
( 3 t 3)
4 2 4 2
0
其它
t
卷积结果所占的时宽等于两个函数各自时宽的总和
10
P842 14(1) f (t) u(t) u(t 1),求s(t) f (t) f (t)
(1) t 0时, s(t) 0
(2)
0 t 1时,
s(t)
t
d t
0
(3)
1 t 2时,
s(t)
1

圆周卷积的积分算法

圆周卷积的积分算法
由于yi(n)的长度为N,而xi(n)的长度为N2,因此相邻两yi(n)序列必然有N-N2=N1-1点发生重叠,这个重叠部分应该相加起来才能构成最后的输出序列。
计算步骤:
a.事先准备好滤波器参数H(k)=DFT[h(n)],N点
b.用N点FFT计算Xi(k)=DFT[xi(n)]
c.Yi(k)=Xi(k)H(k)
程序:
function y = overlap_add(x1,x2,N)
%重叠相加法实现
%将高点数DFT转化为低点数DFT
M = length(x2);%获得x2(n)的长度
if N<M
N = M+1;
end
L = M+N-1;
Lx = length(x1);
T = ceil(Lx/N);%确定分段数
其次,我要感谢帮助过我的同学,同时也感谢学院为我提供良好的做课程设计的环境。
最后再一次感谢所有在设计中曾经帮助过我的良师益友和同学!
参考文献
[1]刘泉,阙大顺,郭志强.数字信号处理.北京:电子工业出版社,2009
[2]唐昌建.Matlab编程基础与应用.四川:四川大学网络教育学院,2003
[3]陈怀琛.数字信号处理教程-Matlab释疑与实现.北京:电子工业出版社,2004
2.2圆周卷积计算过程
具体步骤如下:
(1)在二元坐标上做出 与 ;
(2)把 沿着纵坐标翻转,得到 ;
(3)对 做圆周移位,得到 ;
(4) 与 对应相同的m的值进行相乘,并把结果相加,得到对应于自变量n的一个 ;
(5)换另一个n,重复以上两步,直到n取遍0到N-1所有的值,得到完整的 。
3重叠相加法原理
这次课程设计主要用到了matlab软件,这款软件在对数字信号处理的建模、编程、分析、实现等方面功能非常强大,由于之前在实验课中我们曾经接触过matlab,因此这次做起来相对轻松一些。我选做的题目是基于重叠相加法的圆周卷积,在开始进行程序设计之前,我先对理论知识进行了回顾,在熟悉了圆周卷积以及重叠相加法的原理以及matlab的应用环境后,我开始了软件的设计,虽说之前对matlab有所了解,但对软件里面的程序包并不了解,所以编程的过程中也遇到过很多问题,比如找不到需要用的函数,但通过查看软件自带的帮助信息我很快能够找到自己想要的东西,在熟悉了原理后,程序设计并不复杂,但程序的调试却花了很长时间,其中也遇到了一些莫名其妙的问题,调试成功后第二次再打开就不行了,经过了长时间的调试,并且在老师和Leabharlann 学的帮助下,我换了个软件终于解决了。

卷积的数学符号

卷积的数学符号

卷积的数学符号
卷积是一种数学运算,通常用符号“*”表示。

它是两个函数之间的一种操作,可以用于信号处理、图像处理、神经网络等领域。

假设有两个函数f(x)和g(x),那么它们的卷积函数h(x)可以表示为:
h(x) = (f * g)(x) = ∫f(t)g(x-t)dt
其中,“∫”表示积分符号,t为积分变量。

也就是说,卷积运算是将f(x)与g(x)在x轴方向滑动并相乘之后再求和的过程。

在数字信号处理中,卷积可以用来实现滤波器,例如低通滤波器、高通滤波器等。

在神经网络中,卷积可以用来提取图像特征,例如边缘、角等。

除了“*”符号,卷积还可以用“”符号表示,以及一些特殊的函数表示方式,例如fg、fg等。

在不同的领域和文献中,可能会使用不同的符号表示卷积运算。

- 1 -。

卷积的数学性质

卷积的数学性质

卷积的数学性质
卷积是一种数学操作,可以用来将两个函数的值连接在一起,以及在号处理和图像处理领域中实现息提取和特征提取的有效技术。

卷积可以被认为是离散滤波器和泛函分析的基础。

卷积运算可以被定义为两个函数f(x)和g(x)的积分运算,其中f(x)是输入函数,g(x)是卷积核。

卷积的计算过程
可以分为两步:第一步,把f(x)乘以g(x);第二步,对
乘积结果进行积分计算。

卷积操作具有许多有用的性质,尤其是在处理号和图像时。

其中最重要的性质之一是卷积的平移不变性,即卷积结果不受输入函数的位移影响。

卷积运算也具有反卷积性质,即可以通过反卷积操作将输出函数变为输入函数。

此外,卷积运算也具有旋转不变性,即卷积结果不受输入函数的旋转影响。

此外,卷积操作还有一些其他性质,例如可以用于检测图像中的特定形状,可以用于提取图像中的特定特征,可以用于探测图像中的边缘等。

卷积操作在现代号处理和图像处理中起着重要作用,例如在计算机视觉领域,可以用卷积操作提取视觉特征,以实现更好的识别和分类效果;在语音处理领域,可以用卷积操作提取语音特征,以实现更好的识别效果;在机器研究领域,可以用卷积操作提取特征,以实现更好的研究效果。

因此,卷积操作在处理号和图像时起着重要作用,具有许多有用的数学性质,可以有效地提取息和特征,并在多个领域实现有效的应用。

积分变换第4讲卷积定理与相关函数

积分变换第4讲卷积定理与相关函数

解 :F(si n w 0 t
• u(t )) F(e iw0t
e iw0t 2i
• u(t))
1 {F(e iw0t • u(t )) F (e iw0t • u(t ))}
2i

1{1 2i iw
d(w)} |www0

1{1 2i iw
d(w)} |www0
例4 利用傅氏变换的性质, 求d(tt0),
ejw0t ,以及tu(t )的傅氏变换 解:因F (d (t)) 1,由位移性质得
F (d (t t0)) e jt0w F (d (t)) e jt0w 由 F (1) 2d (w),得
F (ejw0t ) 2d (w w0)
w0t

e t u(t ))
F
( eiw0t
eiw0t 2

e t u(t ))
1 {F (eiw0t • e tu(t)) F (eiw0t • u(t))}
2

1 2
{ iw
1

}
|w
w

w0

1 2
{ iw
1

}
|w
w

w0

1 2
{ i

w

1 w0
2n
t
Dt
n
则g(t)
f
(t
)
1
Dt
e
j
2n
t
Dt
n

G(w)
1
Dt

F (w nDw)
n
(Dw

2 Dt
)
33

卷积的几种计算方法以及程序实现FFT算法

卷积的几种计算方法以及程序实现FFT算法

e ( t 1) )u(t 2)
Made by 霏烟似雨
数字信号处理
ht 1
e

t 2
u (t ) u (t 2)
e t 1
e t u (t )
O
t
波形
O
2
t
2. 今有一输油管道,长 12 米,请用数字信号处理的方法探测管道内部的损伤,管道的损伤可能为焊 缝,腐蚀。叙述你的探测原理,方法与结果。 (不是很清楚) 探测原理:因为输油管道不是很长,可以考虑设计滤波器器通过信号测量来测试管道的损伤,当有 焊缝时,所接受的信号会有所损失,当管道式腐蚀时,由于管壁变得不再是平滑的时候,信号的频率 就会有所改变。
rk r ( k N / 2)
,则后半段的 DFT 值表达式:
X 1[
N N / 2 1 N / 2 1 r ( k ) N N rk k ] x1[r ]WN / 22 x1[r ]WN , k ] X 2 [k ] ( k=0,1, … ,N/2-1 ) / 2 X 1[ k ] ,同样, X 2 [ 2 2 r 0 r 0
d it L Ri t et dt


t
t 2
u(t ) u(
i(t )
L 1H
2) 冲激响应为 h(t ) e u(t ) 3)
i(t ) e( ) h(t ) d

程序: function test x = rand(1 , 2 .^ 13) ; tic X1 = fft(x) ; toc tic X2 = dit2(x) ; toc tic X3 = dif2(x) ; toc tic X4 = real_fft(x) ; toc max(abs(X1 - X2)) max(abs(X1 - X3)) max(abs(X1 - X4)) return ; function X = dit2(x) N = length(x) ; if N == 1 X=x; else X1 = dit2(x(1:2:(N-1))) ; X2 = dit2(x(2:2:N)) ; W = exp(-1i * 2 * pi / N * (0:(N/2-1))) ; X = [X1 + W .* X2 , X1 - W .* X2] ; end return ;

《信号与系统教学课件》§2.6 卷积及其性质和计算

《信号与系统教学课件》§2.6 卷积及其性质和计算

将卷积的微分性质和积分性质加以推广,可以得到
s
t
nm
f (n) 1
t
f (m) 2
t
f (m) 1
t
f (n) 2
t
X
二、卷积的性质
注意函数的积分和微分并不是一个严格的可逆关系, 因为函数加上任意常数后的微分与原函数的微分是相 同的。因此,对于等式
f1 t
f2 t
f1' t
k
d
k
f
3
t
d
令w k
f1
k
f2
w f3
t
k
w d w d k
令st f2t f3t
f1 k s t k d k
f1 t st
f1 t
f2 t
f3 t
f 1
t f2 t
f3 t
X
二、卷积的性质
一、代数性质 • 结合律
对于函数f1 t , f2 t , f3 t ,存在
h2 t
r(t)
h1 t
图2.6.2 卷积交换律的系统意义
X
二、卷积的性质
一、代数性质
• 结合律
对于函数f1 t , f2 t , f3 t ,存在
f1 t f2 t f3 t f1 t f2 t f3 t
根据卷积的定义
f1 t
f2
t
f3
t
f1
k
f2
X
三、卷积的计算
根据卷积的定义,卷积计算是由若干基本的信号运算组成的, 对于
s
t
f1
f2
t
d
第一步 反褶:将 f1 t 反褶运算,得到 f1

1-3卷积(16)

1-3卷积(16)

§1. 如果进行相关运算的是同一个函数g(x,y),则称为自 2 相关运算。 自相关函数的定义为
g(x,y)=g(x,y)☆g(x,y)
g * ( x, y ) g ( , )dd


相关运算应注意两个函数的顺序,以及哪个函数取复共轭。 *有书定义如 下,符号顺 序不同
卷积的两个效应
展宽: 卷积的宽度等于被卷积函数的宽度 之和. 平滑:被卷积函数本身的起伏变的平滑. 扫描:可以看成一个函数 h( x ) 对另一 个函数的扫描 f ( )

第三节
一、相关的定义


§1. 2
函数g(x,y)和h(x,y)的相关运算用符号g(x,y)☆h(x,y)表 示,记为γ gh(x,y),并定义为
§1. 2
分配律Distributive Property
c1 f ( x) c2 g( x) h( x) c1 f ( x) h( x) c2 g( x) h( x)
This property is also called the linearity property of convolution
for any a and b such that
a x0 b
Extend the limits of integration and use that fact that the delta function is an even function to write:


f ( )δ( x )d f ( x)
f ( x) δ( x) f ( x)
Properties of Convolution
Definition Commutative Distributive Associative Shift Invariance Scaling Identity Area
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C、分配律:
x1(t) [x2 (t) x3(t)] x1(t) x2 (t) x1(t) x3(t)
对于并联系统:
h1(t)
x(t)
y(t)
h2 (t)
y(t) x(t) h1(t) x(t) h2 (t)
x(t) [h1(t) h2 (t)]
x(t) h(t)
(t
)
推广到一般:x(n) (t)
x(n) 1
(t
)
x2 (t)
x1(t)
x2(n) (t)
第2章 连续时间系统的时域分析
C、微积分性质:若 x(t) x1(t) x2 (t)
x(t)
x ( 1) 1
(t)
x (1) 2
(t)
x (1) 1
(t)
x ( 1) 2
(t)
推广到一般:x(t)
x(m) 1
第2章 连续时间系统的时域分析
结论:并联系统的单位冲激响应等于各子系统单 位冲激响应的和 2、卷积的微积分性质
对于任意函数x(t),用 x(1) (t)表示其一阶导数,用x(n) (t) 表示其n阶导数,用x(1) (t)表示其一次积分,用x(m) (t)
表示其m次积分
A、微分性质:若 x(t) x1(t) x2 (t)
x(1) (t)
x(1) 1
(t
)
x2 (t)
x1(t)
x(1) 2
(t
)
推广到一般:x(n) (t) x1(n) (t) x2 (t) x1(t) x2(n) (t)
B、积分性质:若 x(t) x1(t) x2 (t)
x(1) (t)
x1(1) (t)
x2 (t)
x1(t)
x ( 1) 2
第2章 连续时间系统的时域分析
*计算卷积的方法
1.用图解法计算卷积
2.利用性质计算卷积
分段时限
3.用函数式计算卷积
4.数值解法
卷积积分限
第2章 连续时间系统的时域分析
例8:已知 x1(t) 和 x2 (t) 的波形如图所示,试求 x1(t) x2 (t)
1.图解法:
x1 (t )
1
x2 (t )
(t)
x(m) 2
(t)
x(m) 1
(t)
x(m) 2
(t)
运用卷积的微积分性质,可以使卷积的运算大大简化 3、任意函数与冲激函数的卷积:
x(t) (t) x(t)
x(t) (t t0 ) x(t t0 )
x(t t0 ) (t t1) x(t t0 t1)
4、经验公式:
x1(t t0 ) x2 (t t1) x1(t) x2 (t) ttt0 t1
第2章 连续时间系统的时域分析
例7 : 计算f1 f2 f1( ) f2 (t )d
a
f2(t)
f1(t)
b
t-2 0 t 1
a
*
01
t 0
t
2
t-2
a
01
f1(t) a 0 t 1
f2
(t)
b 2
t 0
t
2
t-2 0 1 t
1. t 0
重合面积为零: f1(t) f2 (t) 0
第2章 连续时间系统的时域分析
§2.5 卷积积分的运算和图解
y(t) x(t) h(t) x( )h(t )d
1)将x(t)和h(t)中的自变量由t改为,成为函数的自 变量; 2)把其中一个信号翻转、平移;
h( ) 翻转h( ) 平移th(( t)) h(t )
3)将x() 与h(t )相乘;对乘积后的图形积分。
第2章 连续时间系统的时域分析
例6 计算系统的零状态响应y(t) f (t) h(t),
已知:f (t) u(t),h(t) etu(t)
f (t) f ( )
h(t) h( )
t
h( )
t
f ( )h(t )
t
f (t) * h(t) t e(t )d 1 et 0
t0
§2.6 卷积积分的性质
1、卷积的代数运算:
A、交换律:x1(t) x2 (t) x2 (t) x1(t) y(t) x(t) h(t) h(t) x(t)
B、结合律:
x1(t) [x2 (t) x3(t)] [x1(t) x2 (t)] x3 (t)
对于级联系统:
x(t) h1(t) h2 (t) y(t)
y(t) [x(t) h1(t)] h2 (t) x(t) [h1(t) h2 (t)] [x(t) h2 (t)] h1(t) x(t) h(t)
第2章 连续时间系统的时域分析
结论:(1)级联系统的单位冲激响应等于各子系统单位 冲激响应的卷积 (2)级联系统的单位冲激响应与子系统的联接顺序无关。
应用 f(t)
2
h(t)
1
h(t- )
1
45
13
-3 -1
2.将两函数的时限值两两相加,得出定义域
f()
4
f()
1+4=5; 1+5=6; 3+4=7;
3.确定积分限
t 1
5
0
4பைடு நூலகம்
4
3+5=8
1
5
t 3
4t 1
0
5
6
7
8
第2章 连续时间系统的时域分析
1
0
1
t
0
1 2t
x1 ( )
1
-1 0
第2章 连续时间系统的时域分析
x1(t) x2 (t)
1 x1(t )
t
d
0
1 2
t 2 0
t
1
0 t 1
0
1 2
1
d
t
(
2)d
t 2
3t
2
1
t
2
t1
1
3
2
(
2)d
1 t 2 3t 9 2 t 3
t1
2
2
0
1
x1(t )
1
x1 (t )


1 t 2 0 t 11 t 2
0
1t 2
1 t 12 t 3
第2章 连续时间系统的时域分析
总结:两有限长函数卷积的定义域(l1,ml) (l2,m2)
, (l1 l2), (l1 m2), (l2 m1), (m1 m2),
(t
)2
1 0
ab (2t 1) 4
4. if 2 t 3
t-2 0 1 t
f1 f 2
1 a b (t )d
t2 2
1 ab (t )2 1 ab (3 2t t 2 )
4
t2 4
5. if 3 t f1 f2 0
0 t-2 1
t
第2章 连续时间系统的时域分析
2. if 0 t 1
0 t-2 1
t
f1 f 2 f1 ( ) f 2 (t )d
第2章 连续时间系统的时域分析
t a b(t )d
02
ab (t )2
4
t 0
ab t 2 4
3. if 1 t 2
a t-2 0 t 1
f1 f2
1a b (t )d
02
ab 4
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