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信号处理中相关与卷积的区别

时间:2023-04-07 11:26来源:未知 作者:admin 点击:
  信号 的相关 相关是表征两个信号之间(互相关)或者一个信号相隔一定时间的两点之间(自相关)相互关联的程度。   相关的性质 共轭对称性; 自相关函数在原点的值等于信号能

 

信号的相关

相关是表征两个信号之间(互相关)或者一个信号相隔一定时间的两点之间(自相关)相互关联的程度。

信号处理中相关与卷积的区别

 

相关的性质

共轭对称性;

自相关函数在原点的值等于信号能量;

相关函数的面积等于信号面积模的平方;

复信号s(t)自相关函数的傅里叶变换是正实函数;如果二个信号在频域上具有相同的能谱,在时域上具有不同的波形,但是这二个信号的相关函数却相同。

信号处理中相关与卷积的区别

 

信号的卷积

卷积是两个时间序列之间一种激励和响应得出结果的关系。 卷积是可交换,可结合和可分配的。

信号处理中相关与卷积的区别

将一个时间信号作为输入序列,另一个信号作为系统的响应。这种响应是非因果的,即不仅要考虑某一时刻输入信号的响应,还要全部包含这之前所有输入的响应。卷积运算具体的计算过程如下图。

信号处理中相关与卷积的区别

相关积分和卷积积分值有限,都要求二个信号中至少有一个是能量有限信号。当二个信号都为功率信号时,积分结果是无限的,需引入时间平均。 

相关与卷积的区别

相关运算中被积函数没有时间反褶的过程,而卷积运算中有。

相关函数不满足交换,而卷积可以。

相关公式和卷积公式很像,相关能利用卷积表示,所以有人就觉得两个概念有关系,其实二者从概念上没有联系。

信号处理中相关与卷积的区别

 

Matlab中相关和卷积的函数

Cross-correlation and Autocorrelation(互相关与自相关) :r=xcorr(x,y) 

信号处理中相关与卷积的区别

Convolution(卷积) :w=conv(u,v) 

信号处理中相关与卷积的区别

  编辑:黄飞

 

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