Howtosignalprocessing
- Mengapa kita memerlukan konvolusi bulat?
- Mengapa kita menggunakan convolution bulat di DFT?
- Bagaimana konvolusi bulat dilakukan?
- Mengapa hasil konvolusi pekeliling dan linear tidak sama?
Mengapa kita memerlukan konvolusi bulat?
Walaupun DTFTs biasanya fungsi frekuensi berterusan, konsep konvolusi berkala dan bulat juga digunakan secara langsung untuk urutan data diskret. Dalam konteks itu, konvolusi bulat memainkan peranan penting dalam memaksimumkan kecekapan operasi penapisan biasa tertentu.
Mengapa kita menggunakan convolution bulat di DFT?
Oleh itu apabila melakukan operasi DFT, ada perubahan tersirat untuk isyarat anda daripada menjadi terhingga, menjadi berkala, walaupun isyarat anda tidak berkala. Ini berkala isyarat ini membawa kepada keperluan menggunakan convolution secara bulat.
Bagaimana konvolusi bulat dilakukan?
Ambil dua bulatan sepusat. Plot n sampel x1 (n) pada lilitan lingkaran luar yang memelihara. Multiply sampel yang sepadan pada kedua -dua kalangan dan tambahkannya untuk mendapatkan output. Putar lingkaran dalaman mengikut arah jam dengan satu sampel pada satu masa.
Mengapa hasil konvolusi pekeliling dan linear tidak sama?
Convolution linear mungkin atau mungkin tidak menghasilkan isyarat output berkala. Output convolution bulat sentiasa berkala, dan tempohnya ditentukan oleh tempoh salah satu inputnya.
