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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * (3)圆周卷积5个步骤的图解 变量代换—圆反转—圆移位—相乘—求和 以4点圆周卷积为例,全部过程可以用矩阵表示为: 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * 解:(1)变量代换 (2)圆反转 把 圆反转为 (3)圆移位—相乘—求和 例6-12 用图解法求有限长序列 , 的4点圆卷积 。 将 、 的变量置换为 , 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * 1 2 3 4 n=0 h[-m] 4 1 2 3 n=1 h[1-m] 3 4 1 2 n=2 h[2-m] 2 3 4 1 n=3 h[3-m] 1 2 3 4 (4)竖式法 4 8 12 16 3 6 9 12 2 4 6 8 + 1 2 3 4 1 2 3 4 4 11 20 30 20 11 4 4 3 2 1 4 8 12 16 12 3 6 9 6 8 2 4 + 2 3 4 1 1 2 3 4 24 22 24 30 4 3 2 1 线性卷积 圆周卷积 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * 圆周卷积 线性卷积 线性卷积 圆周卷积 ⊙ 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * (二)有限长序列的线性卷积与圆周卷积的关系 (1)线性卷积 则线性卷积为: (2)圆周卷积与线性卷积相等的条件 ① 二者结果不同的原因 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * -3 -2 -1 0 1 2 N1-1 序号 计算结果 1 2 3 4 0 0 0 x[m] 1 2 3 4 0 0 0 1 2 3 h[0-m] y[0]=1×4=4 1 2 3 4 0 0 0 1 2 h[1-m] y[1]=1×3+2×4=11 1 2 3 4 0 0 0 1 h[2-m] y[2]=1×2+2×3+3×4=20 1 2 3 4 0 0 0 h[3-m] y[3]=1×1+2×2+3×3+4×4=30 0 1 2 3 4 0 0 h[4-m] y[4]=2×1+3×2+4×3=20 0 0 1 2 3 4 0 h[5-m] y[5]=3×1+4×2=11 0 0 0 1 2 3 4 h[6-m] y[6]=4×1=4 N1 N2-1 ② 解决办法:补零。使 和 均有L长: 对上例, 补 个零, 补 个零。补零后圆卷的计算结果等同于线卷。 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * 对序列补零后求圆卷积。 这是因为圆卷积可以借助快速傅里叶变换FFT技术以较高的速度完成运算。用DFT进行快速线性卷积只需做3次FFT计算。 补零后 补零后 (三)用DFT进行快速线性卷积 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * 注意:若不补零,结果不是 ,而是 。只有数学结果没有物理意义。 利用FFT计算卷积与直接卷积的实数乘法次数比较: N1+N2-1 16 128 256 512 1024 2048 直接卷 64 4096 16384 65536 262144 1048576 FFT卷 448 5888 13312 29696 65536 143360 序列的点数越大,用FFT计算卷积的优越性越明显。 6.6 离散傅里叶变换的性质 3. 圆周卷积 * 例 有一离散时间系统,
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