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  • 线性卷积和循环卷积(圆周卷积)


    一、线性卷积:

    在这里插入图片描述
    一个输入经过一个线性时不变系统,得到的输出就是线性卷积。

    举例:
    x[n] = [1, 3, 2, 4];
    h[n] = [2, 1, 3];

    y[n] = [2, 7, 10, 19, 10, 12];

    矩阵表示形式:
    在这里插入图片描述
    输出的长度等于两个输入长度的和减一(L1 + L2 - 1).

    二、循环卷积

    在这里插入图片描述
    x[n] 和 h[n]都是周期的,下面公式中的h((n-m))不同于线性卷积的翻转,此处为圆周翻装。
    在这里插入图片描述
    (1)N = 4
    不够N的需要padding 0
    在这里插入图片描述
    (2) N = 5
    在这里插入图片描述
    (3) N = 6

    y[n] = [2, 7, 10, 19, 10, 12];

    由上面可以看出,当N≥L1+L2-1时,线性卷积的结果和圆周卷积结果一致。公式证明:
    在这里插入图片描述
    最后这个公式的意义:
    两个信号做线性卷积,然后以圆周卷积的周期L去做延拓,再取周期信号的主值空间(0 … L-1),中间yl线性卷积的长度是L1+L2-1,所以取L去做周期延拓的时候L≥L1+L2-1才不会混叠。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如上图所示:N=4或者5的时候,都发生了混叠,只有N大于等于6,才不会混叠。

    三、结论:

    N≥L1+L2-1时,线性卷积等于圆周卷积。

    四、应用:

    DFT:
    圆周卷积的性质:时域的圆周卷积等于频域乘积,当计算时域线性卷积时,可以通过圆周卷积的性质,在频域通过简单乘法得到,前提是N≥L1+L2-1,圆周卷积才等于线性卷积。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43749411/article/details/125602601
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