采用圆周卷积运算代替线性卷积运算的原因?

我觉得也适合时变系统,不过在通信上,时变系统也就是冲激响应函数不是随时间变化固定不变的,所以时变系统不好分析,本科课程里面也就基本没讲.至于是不是适合非线性这个不是很清楚.非线性时变系统的例子就是我们

xn长a,hn长b,卷积结果yn长度为a+b-1如果结果的序列yn还要参与后续的运算,例如和xn相加,那么长度就不一致了,需要截断一般的xn或者hn非零的序列很短,两端的值为零或者趋于零,例如高斯函数

x=[-0.5,0,0.5,1];kx=-1:2;h=[1,1,1];kh=-2:0;y=conv(x,h);k=kx(1)+kh(1):kx(end)+kh(end);stem(k,y);

线性卷积就是多项式系数乘法：设a的长度是M,b的长度是N,则a卷积b的长度是M+N-1,运算参见多项式乘法.“L点的循环卷积”是把先做线性卷积,再把结果的前L点保留不动,后面的点截下来,加到结果的头上

直接求概率函数再求导

function[y,ny]=conv_improve(x,nx,h,nh)%[x,nx]为第一个信号%[h,nh]为第二个信号%conv(x,h)可以实现两个有限长度序列的卷积ny1=nx(1)+n

A*B=ifft(fft(A)×fft(B));其中fft(A)与fft(B)的长度要整成一样,也就是fft(A,length1),fft(B,length2),length1=length2

竖式算法求x[n]={1,2,0,1}与h[n]={2,2,1,1}进行四点圆周卷积：1,2,0,12,2,1,1进行“从左到右”竖式相乘,即（2与1,2,0,1相乘,2与1,2,0,1相乘,1与1,

运算量小杭电同学回答

我看出两个问题,不知道是不是.y(1:N+M-1)=ifft(fft(w(1:N),N+M-1)*hk);1、w(1:N)是什么函数?是写错了,还是你自己在前面计算过了,如果有的话,x函数又是怎么加回

x1=[10-12],长度L1=4x2=[20001],长度L2=5首先是线性卷积,很简单,本质就是多项式乘法,结果是：[20-2410-12]线性卷积的长度是L1+L2-1,此处就是8,要求7点圆周

信号处理是将一个信号空间映射到另外一个信号空间,通常就是时域到频域,（还有z域,s域）,信号的能量就是函数的范数（信号与函数等同的概念）,大家都知道有个Paserval定理就是说映射前后范数不变,在数

首先你得定义卷积函数function[f,t]=ctsconv(f1,f2,t1,t2,dt);f=conv(f1,f2);f=f*dt;ts=min(t1)+min(t2);te=max(t1)+m

线性卷积是与循环卷积相区别的.线性卷积是两个非周期信号直接相卷积,而循环卷积则是两个非周期信号作周期延拓再取主值区间然后相卷积.

循环卷积首先长度是不变的,但是线性卷积的长度是L1+L2-1,就是积分或者求和的上线不一样,前者是1:N,后者是无穷,唔,下一本电子书看看吧

当循环卷积L>=线性卷积的长度时,两者的相等循环卷积首先长度是不变的,但是线性卷积的长度是L1+L2-1,就是积分或者求和的上线不一样,前者是1:N,后者是无穷

比如说111卷积11得到4位码1221,但是实际运用中register是不可能无限大的,而信息却相对于regiser来说是相大的庞大,所以就会出现这样的情况,要求信息适应寄存器长度,比如我寄存器3bi

N点圆周卷积是线性卷积以 N 为周期进行周期延拓,然后取N点主值的结果.而圆周卷积可以由DFT函数实现.

将进行线性卷积的两序列的长度(设两序列长度分别为N1和N2),均通过补零的方法,加长至N>=N1+N2-1,然后进行N点的圆卷积,则圆卷积的结果与线性卷积的结果相同.

线性卷积就是多项式系数乘法：设a的长度是M,b的长度是N,则a卷积b的长度是M+N-1,运算参见多项式乘法.“L点的圆周卷积”就是把先做线性卷积,再把结果的前L点保留不动,后面的点截下来,加到结果的头