1樓：流星日食
數字濾波（digital filtering）是通過卷積的數學處理過程，在時間域內實現對訊號的濾波作用。
但是，數字濾波在時域卷積是相當於在頻率乘積的。不是頻域卷積。
時域卷積頻寬的計算
2樓：瘋狂道人之王
f(t)*f(2t)中間bai
的符號是卷積？
令duf(t)的傅立葉zhi
變換為f(f)，再令f(2t) = x(t)，相當於對f(t)在時域上壓dao縮一半, 則有 x(f) = 1/2*f(f/2)，即在頻
內域上擴
容展一倍，x(f)的頻寬為2w。
由傅立葉變換的性質可以知道時域卷積，在頻域就是乘積，所以頻域上訊號的乘積應該取決於頻寬小的訊號（即f(f))，所以最終f(t)*f(2t)的頻寬為w
數字訊號處理 求卷積和=￣ω￣=怎麼做？
3樓：晰美酒窩
兩個來訊號 x1 x2迴圈卷積,長度分別為
自n1 n2,第一個數不變bai,第二個數週期延du拓,注意一zhi點,兩個數循
dao環卷積,長度n必須一樣,卷積以後的長度也是n,所以把x1的週期變為n,不夠的補零,x2按照週期n週期延拓,然後翻轉,然後在0到n內與訊號x1相乘求和.有個公式
y(n)=0~m內求和∑x1(m)x2((n-m))然後取主值序列,你要把圖畫出來理解.
文字敘述的話不太好表示,建議你看一下王豔芬的數字訊號處理原理及實現有關內容
結合圖看一下就明白了,再看一下在什麼情況下可以代替線性卷積.
這些東西還是要自己看,希望對你有幫助.
一個訊號最高頻率200hz，另一個100hz，兩訊號卷積後得到的訊號的奈奎斯特取樣頻率多少？ 10
4樓：匿名使用者
二樓你說錯了，那個 頻域是相乘不是想卷積。。所以一樓是對的
5樓：匿名使用者
若f(t)=f1(t)*f2(t)則f(jw)=f1(jw)f2(jw)
因此，若f1的頻率為200，f2的為100，那麼f就為100.
所以，根據：fs=2fm知fs=200
6樓：匿名使用者
樓上有錯，卷積輸出頻率應該為兩個頻率相加的和，由卷積定義可知。
兩個連續訊號的卷積定義是什麼？兩個序列的卷積定義是什麼？卷積的作用是什麼
7樓：匿名使用者
卷積是針對線性時不變系統而言的,設一個lti系統的輸入為x(t),單位衝激響應為專h(t),那麼輸出屬
就為y(t)=x(t)*h(t),下面推導：
如果輸入為δ(t),得到的輸出為h(t),為了方便我記作δ(t)->h(t)
那麼由時不變性,輸入延時τ,輸出也延時τ,則有(注意區分t和τ)：
δ(t-τ)->h(t-τ)
由均勻性,輸入乘以一個數,輸出也相應乘以該數,有x(τ)δ(t-τ)->x(τ)h(t-τ)再由疊加性,對所有不同τ進行疊加,那麼輸出也為原來的疊加,有∫x(τ)δ(t-τ)dτ->∫x(τ)h(t-τ)dτ
8樓：路無塵
1、函式f與g的卷積可以du定義為:z(t)=f(t)*g(t)= ∫f(m)g(t-m)dm.
2、兩個序
zhi列的卷積dao定義:y(n)= σx(m)h(n-m)
3、卷積的作版用:時域的卷積等於頻域的乘積,即有y(s)=f(s)×h(s) 在通訊系權統裡,
我們關心的以及要研究的是訊號的頻域,不是時域,原因是因為訊號的頻率是攜帶有資訊的量。
所以,我們需要的是y(s)這個表示式,但是實際上,我們往往不能很容易的得到f(s)
和h(s)這兩個表示式,但是能直接的很容易的得到f(t)和h(t),所以為了找到y(s)和y(t)的對應關係,就要用到卷積運算。
時間向量和卷積結果對應起來:必須重新定義卷積後函式的時間軸
長度分別為m和n的兩個序列，其線性卷積可以通過計算長度為l的迴圈卷積得到，此時l應滿足什麼條件？
9樓：匿名使用者
l>=n1+n2-1..不小於兩序列長度之和減1，
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第一本與第三本是要同一個作者的,第一本是中文,要是在這三本中選肯定是第一本了。這三本書都很好,想深入學習者最合適。對於初學者這本書也不錯 這本書用208頁給出了數字訊號處理的三個理論,附有141個應用例項 257幅插圖 6個趣味實驗。關於數字訊號處理,如果想深入的好好的學習,有什麼入門書籍推薦 有一...
數字訊號處理有什麼用數字訊號處理有什麼作用啊，它主要解決了什麼問題，有那些好處和缺點，它以後可以做什麼的？求
數字訊號處理的目的是對真實世界的連續模擬訊號進行測量或濾波。因此在進行數字訊號處理之前需要將訊號從模擬域轉換到數字域，這通常通過模數轉換器實現。而數字訊號處理的輸出經常也要變換到模擬域，這是通過數模轉換器實現的。數字訊號處理的演算法需要利用計算機或專用處理裝置如數字訊號處理器 dsp 和專用積體電路...
關於數字訊號處理的問題
數字頻率 來 t w fs,其中 是自模擬角頻率bai,t是抽樣時間間隔du,fs是抽樣zhi頻率。數dao字抽樣頻率 s s fs 2 也就是2 等效於數字域抽樣頻率 s。摺疊頻率 s 2就是 按照奈奎斯特取樣定理,頻率特性只能限制在摺疊頻率以內,也就是 s 2 以內,因此 處是高頻,再由於數字域...