原文:離散卷積與自相關----------信號處理系列[原創]

一 定義 離散信號f n ,g n 的定義如下: N 為信號f n 的長度 s n 為卷積結果序列,長度為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 最終結果為: s n 上述計算圖示如下: 在數學里我們知道f x 的圖像是f x 對y軸的反轉 g ...

2012-12-30 11:53 3 18596 推薦指數:

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離散卷積的計算

本文轉自: 離散卷積自相關----------信號處理系列 http://www.cnblogs.com/einyboy/archive/2012/12/30/2839633.html 一、 定義 離散信號f(n),g(n)的定義如下: N-----為信號f(n)的長度 ...

Tue Jul 19 05:49:00 CST 2016 0 13433
離散時間系統及離散卷積

1. DFT與IDFT 2 差分方程求序列及DFT 3 幅頻特性與相頻特性 4 FFT 求卷積 可以看到內置函數的速度要快很多 5 線性卷積 ...

Sun Mar 28 22:41:00 CST 2021 0 304
信號處理——卷積(convolution)的實現

作者:桂。 時間:2017-03-07 22:33:37 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6517301.html 前言 信號時域、頻域對應關系,及其DFT、FFT等變換內容,在之前的文章1、文章2中已經給出相關的理論推導 ...

Wed Mar 08 15:30:00 CST 2017 5 1757
數字信號處理--卷積的意義

這個其實非常簡單的概念,國內的大多數教材卻沒有講透。 直接看圖,不信看不懂。以離散信號為例,連續信號同理。 已知 已知 下面通過演示求 的過程,揭示卷積的物理意義。 第一步, 乘以 並平移到位置0: 第二步, 乘以 ...

Mon Oct 03 19:25:00 CST 2016 0 5771
數字信號處理----離散時間信號

數字信號是模擬信號抽樣而來的,也叫做序列x(n),值是在各時間點的抽樣值。 x(n)=xa(t)|t=nT = xa(nT), n = ....,-2,-1,0,1,2,.... T為兩個時間樣本之間的間隔或抽樣周期,抽樣間隔T的倒數,記為抽樣率FT,FT=1/T。 信號可能是 ...

Fri Oct 18 16:53:00 CST 2019 0 500
Tensorflow--二維離散卷積

Tensorflow–二維離散卷積 一.二維離散卷積的計算原理 二維離散卷積的計算原理同一維離散卷積的計算原理類似,也有三種卷積類型:full卷積,same卷積核valid卷積。通過3行3列的二維張量x和2行2列的二維張量K 1.full卷積 full卷積的計算過程如下:K ...

Wed Jan 30 18:12:00 CST 2019 0 733
相關卷積(數字信號處理)的數學原理及 Python 實現

數學原理   在數字信號處理中,相關(correlation)可以分為互相關(cross correlation)和自相關(auto-correlation). 互相關是兩個數字序列之間的運算;自相關是單個數字序列本身的運算,可以看成是兩個相同數字序列的互相關運算.互相關用來度量一個數字序列移位 ...

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