タグ付けされた質問 「convolution」

なぜY(ω)=X(ω)H(ω)Y(ω)=X(ω)H(ω)Y (\omega) = X(\omega)H(\omega) LTIシステムは、新たな周波数を生成することができないことを意味？ システムが新しい周波数を生成する場合、それはなぜLTIではないのですか？

9 convolution  time-frequency 

ウィキペディアから、自動相関は同じ信号で行われ、相互相関は異なる信号で行われることがわかりますが、これは実際にはアプリケーションの観点から何を意味するのでしょうか？常に同じ信号に相互相関を適用して同じ出力を得ることができます。そして、畳み込みでは、1つの信号が反転します。数学的には、式を理解します。 しかし、これらの3つはアプリケーションの観点から何を意味するのでしょうか。

9 correlation  autocorrelation  cross-correlation  convolution 

正弦波の忠実度の証明を探しています。DSPでは、線形システムについて多くのことを研究しています。線形システムは同種であり、付加的です。それが満たすもう1つの条件は、信号が正弦波または余弦波の場合、出力は位相または振幅のみを変更することです。どうして？正弦波が入力として与えられたとき、なぜ出力はまったく異なる出力にならないのですか？

9 convolution  continuous-signals  impulse-response  linear-systems 

この問題を解決しようとして困っています。この信号の畳み込みを計算する必要があります。 y(t)=e−ktu(t)sin(πt10)(πt)y(t)=e−ktu(t)sin⁡(πt10)(πt)y(t)=e^{-kt}u(t)\frac{\sin\left(\dfrac{{\pi}t}{10}\right)}{({\pi}t)} ここで、u(t)u(t)u(t)はHeavyside関数です よく私はこれらの2つの信号の畳み込みが等しいと言う公式を適用しました Y(f)=X(f)⋅W(f)Y(f)=X(f)⋅W(f)Y(f)=X(f)\cdot W(f) ここで、X(f)X(f)X(f)は最初の信号のフーリエ変換で、W(f)W(f)W(f)は2番目の信号のフーリエ変換です。 e−ktu(t)e−ktu(t)e^{-kt}u(t)フーリエ変換はX(f)=1k+j2πfX(f)=1k+j2πfX(f)=\dfrac{1}{k+j2{\pi}f} 2番目の信号をsinc(t10)sinc(t10)\text{sinc}\left(\dfrac{t}{10}\right) だから私はこの操作をします： sin(πt10)(πt10)(110)sin⁡(πt10)(πt10)(110)\dfrac{\sin\left(\dfrac{{\pi}t}{10}\right)}{\left(\dfrac{{\pi}t}{10}\right)}{\left(\dfrac{1}{10}\right)}これは等しい(110)sinc(t10)(110)sinc(t10){\left(\dfrac{1}{10}\right)}\text{sinc}\left(\dfrac{t}{10}\right) 正しいかどうか？

9 fourier-transform  convolution  homework  1d 

Haykinの110ページで記述された適応フィルター理論（2014）からの引用： y(n)=∑k=0∞w∗ku(n−k),n=0,1,2,...y(n)=∑k=0∞wk∗u(n−k),n=0,1,2,...y(n) = \sum_{k=0}^{\infty} w_k^*u(n-k), \quad n=0,1,2,... どこ uuu そして www複雑な値です。私の質問は、なぜ複合共役を使用するのですかwkwkw_k？本にある答えは、「...、複雑な用語では、用語w∗ku(n−k)wk∗u(n−k)w_k^*u(n-k)フィルター係数の内積のスカラーバージョンを表しますwkwkw_k とフィルター入力 u(n−k)u(n−k)u(n-k)「まだわかりません。この回答について詳しく説明していただけますか？

8 filters  convolution  adaptive-filters  complex  wiener-filter 

FFTベースのたたみ込みでは、1の根の周りのすべてを評価するため、浮動小数点の解像度が制限されているようです。 1014101410^{14}このPythonコードの-factorエラー： from scipy.signal import convolve, fftconvolve a = [1.0, 1E-15] b = [1.0, 1E-15] convolve(a, b) # [ 1.00000000e+00, 2.00000000e-15, 1.00000000e-30] fftconvolve(a, b) # [ 1.00000000e+00, 2.11022302e-15, 1.10223025e-16] この問題の影響を受けない高速畳み込みアルゴリズムはありますか？ または、直接（2次時間）畳み込みが正確な解を得る唯一の方法ですか？ （そのような小さい数が切り落とさないように十分重要であるかどうかは私のポイントの外です。）

8 fft  convolution  algorithms  fourier  fast-convolution 

なぜDSPで循環たたみ込みを使用するのですか？ デジタル処理で使用する主な理由は何ですか？ 循環たたみ込みの概念が線形たたみ込みよりも頻繁に現れるのはなぜですか？

8 convolution 

LTIシステムでは2つの信号を異なる方法で処理するように見えるので、たたみ込みは可換性があるのはなぜですか？ あなたが想像するなら y[n]=x[n]⋆h[n]y[n]=x[n]⋆h[n]y[n] = x[n] \star h[n] と x[n]x[n]x[n] 入力信号であり、 h[n]h[n]h[n] LTIシステムAのインパルス応答であるため、入力のあるLTIシステムBが h[n]h[n]h[n] そしてインパルス応答 x[n]x[n]x[n] まったく同じ出力を生成します y[n]y[n]y[n] ？

7 discrete-signals  convolution  continuous-signals  linear-systems  impulse-response 

循環たたみ込みと線形たたみ込みの違いは何ですか？いつどちらを選ぶか？フィルターをマスク付きの画像に適用する画像処理で、どのタイプのコンボリューションを選択する必要がありますか？

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グレースケール画像の背景の強度の段階的な変化を修正するために、ぼかし、畳み込み画像から元の画像を差し引いてきました。 場合によっては、ぼかしの代わりに中央値ぼかしを使用することで改善が見られました。 したがって、さらに進んでグレースケール画像を畳み込むフィルターを使用して、各ピクセルが長方形の近傍のヒストグラムで最も表現されたピクセル値の値を取ることができるかどうか疑問に思いました。 この畳み込みの名前を知っていますか？ OpenCVの実装を知っていますか？ どうもありがとうございました、

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2つのシーケンスおよび MOD-2循環たたみ込みを見つける方法。h=[−1,3,−2,1]h=[−1,3,−2,1]h =[-1,3,-2,1]x=[1,−1,−2,1,3,2,1,2]x=[1,−1,−2,1,3,2,1,2]x = [1,-1,-2,1,3,2,1,2] 私は答えがmatlabからことを知っていますが、グラフィックまたは数学的にそれを見つける方法がわかりません777 000

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