Howtosignalprocessing
- Pourquoi le résultat d'une convolution circulaire et linéaire n'est pas le même?
- Pourquoi la convolution linéaire est importante dans le traitement du signal numérique?
- Pourquoi avons-nous besoin d'une convolution circulaire?
- Comment les convolutions circulaires et linéaires sont effectuées à l'aide de DFT?
Pourquoi le résultat d'une convolution circulaire et linéaire n'est pas le même?
La convolution linéaire peut ou non entraîner un signal de sortie périodique. La sortie d'une convolution circulaire est toujours périodique, et sa période est spécifiée par les périodes de l'une de ses entrées.
Pourquoi la convolution linéaire est importante dans le traitement du signal numérique?
La convolution est importante car elle relie les trois signaux d'intérêt: le signal d'entrée, le signal de sortie et la réponse impulsive. Ce chapitre présente la convolution à partir de deux points de vue différents, appelés algorithmes latéraux d'entrée et l'algorithme latéral de sortie.
Pourquoi avons-nous besoin d'une convolution circulaire?
Bien que les DTFT soient généralement des fonctions de fréquence continues, les concepts de convolution périodique et circulaire sont également directement applicables aux séquences de données discrètes. Dans ce contexte, la convolution circulaire joue un rôle important dans la maximisation de l'efficacité d'un certain type d'opération de filtrage commune.
Comment les convolutions circulaires et linéaires sont effectuées à l'aide de DFT?
Pour deux vecteurs, X et Y, la convolution circulaire est égale à la transformée de Fourier discrète inverse (DFT) du produit des DFT des vecteurs. Connaître les conditions dans lesquelles la convolution linéaire et circulaire est équivalente vous permet d'utiliser le DFT pour calculer efficacement les convolutions linéaires.
