原文:离散卷积与自相关----------信号处理系列[原创]

一 定义 离散信号f n ,g n 的定义如下: N 为信号f n 的长度 s n 为卷积结果序列,长度为len f n len g n 例: f n g n s f g f g f g s f g f g f g s f g f g f g s f g f g f g s f g f g f g 最终结果为: s n 上述计算图示如下: 在数学里我们知道f x 的图像是f x 对y轴的反转 g ...

2012-12-30 11:53 3 18596 推荐指数:

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离散卷积的计算

本文转自: 离散卷积自相关----------信号处理系列 http://www.cnblogs.com/einyboy/archive/2012/12/30/2839633.html 一、 定义 离散信号f(n),g(n)的定义如下: N-----为信号f(n)的长度 ...

Tue Jul 19 05:49:00 CST 2016 0 13433
离散时间系统及离散卷积

1. DFT与IDFT 2 差分方程求序列及DFT 3 幅频特性与相频特性 4 FFT 求卷积 可以看到内置函数的速度要快很多 5 线性卷积 ...

Sun Mar 28 22:41:00 CST 2021 0 304
信号处理——卷积(convolution)的实现

作者:桂。 时间:2017-03-07 22:33:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6517301.html 前言 信号时域、频域对应关系,及其DFT、FFT等变换内容,在之前的文章1、文章2中已经给出相关的理论推导 ...

Wed Mar 08 15:30:00 CST 2017 5 1757
数字信号处理--卷积的意义

这个其实非常简单的概念,国内的大多数教材却没有讲透。 直接看图,不信看不懂。以离散信号为例,连续信号同理。 已知 已知 下面通过演示求 的过程,揭示卷积的物理意义。 第一步, 乘以 并平移到位置0: 第二步, 乘以 ...

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数字信号处理----离散时间信号

数字信号是模拟信号抽样而来的,也叫做序列x(n),值是在各时间点的抽样值。 x(n)=xa(t)|t=nT = xa(nT), n = ....,-2,-1,0,1,2,.... T为两个时间样本之间的间隔或抽样周期,抽样间隔T的倒数,记为抽样率FT,FT=1/T。 信号可能是 ...

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Tensorflow--二维离散卷积

Tensorflow–二维离散卷积 一.二维离散卷积的计算原理 二维离散卷积的计算原理同一维离散卷积的计算原理类似,也有三种卷积类型:full卷积,same卷积核valid卷积。通过3行3列的二维张量x和2行2列的二维张量K 1.full卷积 full卷积的计算过程如下:K ...

Wed Jan 30 18:12:00 CST 2019 0 733
相关卷积(数字信号处理)的数学原理及 Python 实现

数学原理   在数字信号处理中,相关(correlation)可以分为互相关(cross correlation)和自相关(auto-correlation). 互相关是两个数字序列之间的运算;自相关是单个数字序列本身的运算,可以看成是两个相同数字序列的互相关运算.互相关用来度量一个数字序列移位 ...

Sun Nov 25 04:09:00 CST 2018 0 4449
 
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