应用FFT实现快速卷积.docVIP

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
应用FFT实现快速卷积,利用fft实现快速卷积,fft快速卷积,fft卷积,fft卷积acm,fft计算卷积,快速卷积,卷积的应用,卷积神经网络的应用,卷积的实际应用

一、实验目的 1.加深理解FFT在实现数字滤波(或快速卷积)中的重要作用,更好的利用FFT进行数字信号处理。 2.掌握循环卷积和线性卷积两者之间的关系。 二、实验原理 对于FIR滤波器来说,除了可以通过数字网络来实现外,也可以通过FFT的变换来实现。 首先我们知道,一个信号序列x(n)通过FIR滤波器时,其输出应该是x(n)与h(n)的卷积: 当h(n)是一个有限长序列,即h(n)是FIR滤波器,且时 三、实验内容与要求 1.给定两个序列x(n)=[2,1,1,2],h(n)=[1,-1,-1,1].首先直接在时域计算两者的线性卷积;其次用FFT快速计算两者的线性卷积,验证结果。 2.数字滤波器的脉冲响应为,N2取17。 输入序列x(n)可选下列几种情况 ① ,N1取16。 ② ,N1取16。 ③ ,N1取16。 四、实验程序及图谱 1)在时域计算两者的线性卷积 xn=[2 1 1 2]; hn=[1 -1 -1 1]; yn=conv(xn,hn); stem(yn); ylabel(xn与hn卷积的幅度); xlabel(xn); 用FFT快速计算两者的线性卷积 n=[0:1:3]; m=[0:1:3]; N1=length(n); N2=length(m); xn=[2 1 1 2]; hn=[1 -1 -1 1]; N=N1+N2-1; XK=fft(xn,N); HK=fft(hn,N); YK=XK.*HK; yn=ifft(YK,N); if all(imag(xn)==0)(all(imag(hn)==0)) yn=real(yn); end x=0:N-1; stem(x,yn,.) 2)① ,N1取16。 n=[0:1:15]; m=[0:1:16]; N1=length(n); N2=length(m); hn=(-0.5).^n; xn=ones(1,N1); N=N1+N2-1; XK=fft(xn,N); HK=fft(hn,N); YK=XK.*HK; yn=ifft(YK,N); if all(imag(xn)==0)(all(imag(hn)==0)) yn=real(yn); end x=0:N-1; stem(x,yn,.) ② ,N1取16。在原程序中改变xn=cos(2*pi*n/N1);其他不变 ③ ,N1取16。在原程序中改变xn=(1/3).^n;其他不变

文档评论(0)

tianma2015 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档