1D卷积入门：一维卷积是如何处理数字信号的

卷积是科学，工程和数学中最广泛使用的运营商之一。卷积是对两个函数（F和G）的数学操作kaiyun.ccm，它产生的第三个功能指示了其中一个函数的形状如何由另一个函数修改。离散的时间信号

卷积是科学，工程和数学中最广泛使用的运营商之一。卷积是对两个函数（F和G）的数学操作，它产生的第三个功能指示了其中一个函数的形状如何由另一个函数修改。一种离散时间信号的卷积

卷积是科学，工程和数学中使用最广泛的运营商之一。

卷积是对两个函数（F和G）的数学操作，它产生的第三个功能指示了其中一个函数的形状如何由另一个函数修改。

离散时间信号的卷积

解决离散时间信号卷积的一种简单方法如下

输入序列x [n] = {1,2,3,4}，其索引为{0,1,2,3}

脉冲响应h [n] = {5,6,7,8}，其索引为{ - 2,1,0,1}

蓝色箭头指示x [n]和h [n]的0索引位置。红色指针表示输出卷积指数的零索引位置。我们可以构造一个表，如下所示。如图所示，将X和H的元素乘以对角线。

>> clc; ％清除命令窗口>>清除全部； ％清除工作空间中的所有变量>>关闭全部； ％关闭所有图形窗口

从用户获取输入

>>％x [n]是输入离散信号。>> x =输入（'输入序列x ='）; >> nx = input（'输入输入序列nx ='的索引nx ='）; >>％h [n]是系统的脉冲响应。序列NH ='）;

输出

输入输入序列x = [1 2 3 4]输入输入序列nx = [0 1 2 3]的索引输入系统的脉冲响应，第二个序列h = [5 6 7 8]输入第二个序列NH = [-2 -1 0 1]的索引

计算卷积信号的索引

>>卷曲信号的％索引>> n = min（nx）+min（nh）：max（nx）+max（nh）;

卷积计算

>> y = conv（x，h）;

展示

>> disp（'卷曲信号为：'）; >> y >> disp（'卷曲序列的索引是：'）; >> n >>卷曲信号为：y = 5 16 34 60 61 52 32 >>卷积序列的索引是：n = -2 -101234

可视化

>>子图（311）; >> stem（nx，x）; >>子图（312）; >> stem（nh，h）; >>子图（313）; >> stem（n，y）;

时间序列信号的卷积

>> clc; >>清除全部; >>关闭全部; >> t = -3：0.01：8; >> x =（t> = - 1 >> plot（t，x）; >> h1 =（t> = 1 >> subplot（312）; >> plot（t，t，h）; >> y = convern（x，h）; >> y = y = y = y/y = y/= y/= y/100 = y/100; t1 = 2*min（t）：0.01：2*max（t）; >>子图（313）; >>绘图（t1，y）;

卷积特性

卷积是具有以下属性的线性运算符。

交换法

x [n] * h [n] = h [n] * x [n]（在离散时间）

x（t） * h（t）= h（t） * x（t）（连续时间）

联合法

x [n] *（h1 [n] * h2 [n]）=（x [n] * h1 [n]） * h2 [n]（在离散时间）

x（t） *（h1（t） * h2（t））=（x（t） * h1（t）） * h2（t）（在离散时间）

分销法

x [n] *（h1 [n] + h2 [n]）=（x [n] * h1 [n]） +（x [n] * h2 [n]）（在离散时间）

x（t） *（h1（t） + h2（t））=（x（t） * h1（t）） +（x（t） * h2（t））（在离散时间）

标量乘法组合法

a（f * g）=（af） * g

乘法单元

复杂的结合

与差异的关系

与点的关系

应用程序

卷积已应用于许多领域开yun体育app官网网页登录入口，包括数字图像处理，数字信号处理开元棋官方正版下载，光学，神经网络，数字数据处理，统计，工程，概率理论，声学等。