卷积r4nr8n是多少，信号与系统卷积问题

本文目录一览

1，信号与系统卷积问题
2，常数与函数卷积怎么做
3，卷积计算在线等
4，概率论卷积公式的问题
5，卷积的几何概念是什么
6，通信原理卷积码
7，数字信号处理卷积问题

1，信号与系统卷积问题

卷积的物理意义是将输入信号用时移加权的单位冲激信号和（积分）表示，然后输出就是各个冲激信号作用系统后再求和，而时移量u（f(t-u)），再对u积分，就产生了反转，公式里面试T-t 希望对你有帮助！

信号与系统卷积问题

2，常数与函数卷积怎么做

常数c和函数f(x)作卷积，等于f(x)从负无穷到正无穷的积分的c倍因此，当f(x)是常数b时，负无穷到正无穷的积分为 b(正无穷-负无穷)，当b>0时，结果为正无穷，当b<0时, 结果为负无穷。再乘以c，就是正无穷或负无穷的c倍。 1和1作卷积，为 1(正无穷-负无穷)=正无穷 2和3作卷积，为 6(正无穷-负无穷)=正无穷这玩艺没什么意义卷积在工程上面用来进行线性时不变系统的计算，带入的几乎都是积分有限的函数，搞常数卷积没什么意义

常数与函数卷积怎么做

3，卷积计算在线等

[10，23，23，27，19，13，12，15，21，29，25，13，10] 这个方法很简单，你把两个序列像做乘法一样X列上、H列下，右端对齐。X列从右边第一个数5开始向左遍历，均乘以H列右侧第一个数2，这样得到一个新的数列，这个数列右端与H列中右端的2对齐。然后X列从右端开始向左遍历，每个数乘以H列中的1，也形成新的序列，这个序列右端与H列的1对齐。以此类推，形成四个序列，然后从上到下相加，就是最终结果。这个计算的竖式与乘法基本一致，只是不需要进位。因为计算的竖式是立体结构的，无法在这里表达，所以你就发挥想象来理解这段文字吧，多动动脑子。我也没学复变。这是根据信号与系统里离散时间信号卷积的计算方法得来的。如果有疑虑请自行查阅相关书籍。只要看个例题就会了

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4，概率论卷积公式的问题

参考77页例2：盛骤, 谢式千, & 潘承毅. (2008). 概率论与数理统计 (4 ed.). 北京：高等教育出版社.没书就想办法吧，图书馆一堆一堆的。在这里z就是个参数，所以图3-10把x作为纵轴，而z作为横轴。变量代换y=z-x过程中，Y本身的非零区间(a,b)（本例正态分布是全数轴）以及参数z一起决定了X的非零区间——做个不等式计算，求出 z-b再结合X的非零区间，得到积分限。

定理：两个相互独立的分布x，y之和的密度函数为x和y的密度函数的卷积.本题中x和y的密度函数一样，均为f(x),所以z的密度函数为:h(t) = 对函数 f(x)f(t-x) 对x从0到2积分 = 1/2 - 1/4|t-2|. （积分要小心计算很容易算错）。密度函数的图像是一个以（0，0），（4，0），（2， 1/2）为顶点的三角形。

5，卷积的几何概念是什么

卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。castlman的书对卷积讲得很详细。高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积。高斯算子可以直接从离散高斯函数得到： for(i=0; i{ for(j=0; j{ g[i*N+j]=exp(-((i-(N-1)/2)^2+(j-(N-1)/2)^2))/(2*delta^2)); sum += g[i*N+j]; } } 再除以 sum 得到归一化算子 N是滤波器的大小，delta自选首先，再提到卷积之前，必须提到卷积出现的背景。卷积是在信号与线性系统的基础上或背景中出现的，脱离这个背景单独谈卷积是没有任何意义的，除了那个所谓褶反公式上的数学意义和积分（或求和，离散情况下）。信号与线性系统，讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化（就是输入输出和所经过的所谓系统，这三者之间的数学关系）。所谓线性系统的含义，就是，这个所谓的系统，带来的输出信号与输入信号的数学关系式之间是线性的运算关系。因此，实际上，都是要根据我们需要待处理的信号形式，来设计所谓的系统传递函数，那么这个系统的传递函数和输入信号，在数学上的形式就是所谓的卷积关系。卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理，可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算，从而利用FFT等快速算法，实现有效的计算，节省运算代价。

卷积法的原理是根据线性定常电路的性质(齐次性、叠加性、时不变性、积分性等),借助电路的单位冲激响应h(t),求解系统响应的工具，系统的激励一般都可以表示为冲击函数和激励的函数的卷积，而卷积为高等数学中的积分概念。建议你去看看定积分的内容。特别注意的是：概念中冲击函数的幅度是由每个矩形微元的面积决定的。中的说来卷积就是用冲击函数表示激励函数，然后根据冲击响应求解系统的零状态响应。

6，通信原理卷积码

释义由于移动通信存在干扰和衰落，在信号传输过程中将出现差错，故对数字信号必须采用纠、检错技术，即纠、检错编码技术，以增强数据在信道中传输时抵御各种干扰的能力，提高系统的可靠性。对要在信道中传送的数字信号进行的纠、检错编码就是信道编码。通常纠错码分为两大类，即分组码和卷积码。在移动通信系统中另一种纠错方法就是信令重发，解码时先存储再逐位判决，如重发五次，三次或三次以上均为1，则判1。信道编码之所以能够检出和校正接收比特流中的差错，是因为加入一些冗余比特，把几个比特上携带的信息扩散到更多的比特上。为此付出的代价是必须传送比该信息所需要的更多的比特。发展编码定理的证明，从离散信道发展到连续信道，从无记忆信道到有记忆信道，从单用户信道到多用户信道，从证明差错概率可接近于零到以指数规律逼近于零，正在不断完善。编码方法，在离散信道中一般用代数码形式，其类型有较大发展，各种界限也不断有人提出，但尚未达到编码定理所启示的限度，尤其是关于多用户信道，更显得不足。在连续信道中常采用正交函数系来代表消息，这在极限情况下可达到编码定理的限度。不是所有信道的编码定理都已被证明。只有无记忆单用户信道和多用户信道中的特殊情况的编码定理已有严格的证明；其他信道也有一些结果，但尚不完善。

1、咬尾卷积码的原理是尾卷积码保证格形起始和终止于某个相同的状态.它具有不要求传输任何额外比特的优点。viterbi译码器受格形状态概率和分支度量的约束。传输的数据通常由一串0比特结尾，以强制编码器回到0状态，这样泽码器能从已知的状态开始译码，但是信道必须传输额外的符号。咬尾卷积码的约束长度为7，编码率为1/3。卷积码的编码器配置如图l所示。编码器的移位寄存器的初始值应当没置为输入流的最后6位信息比特，这样移位寄存器的初始和最终状态保持一致。若用s0，s1，s2，...，s5表示编码器的6个移位寄存器，则移位寄存器的初始值应当设置为:si=ck(k一1一i)，编码输出流d[0],d[1],d[2]分别对应于第l、第2和第3个比特。2、咬尾技术具有以下优点:●不影响编码率，总的传输比特为n/r;●不影响卷积码的错误校验属性。这项技术也有以下缺点:●泽码延迟增加了，因为必须确定正确的起始状态和回溯的初始状态;●接收器复杂度略微增加。

7，数字信号处理卷积问题

R4(n)=y(n)=sum(R4(k)*(n-k+1)*R5(n-k)),0≤k≤3,n≥k,n-k≤4y(0)=R4(0)*(0-0+1)*R5(0-0)=1*1=1y(1)=R4(0)*(1-0+1)*R5(1-0)+R4(1)*(1-1+1)*R5(1-1)=1*2+1*1=3y(2)=R4(0)*(2-0+1)*R5(2-0)+R4(1)*(2-1+1)*R5(2-1)+R4(2)*(2-2+1)*R5(2-2)=1*3+1*2+1*1=6y(3)=R4(0)*(3-0+1)*R5(3-0)+R4(1)*(3-1+1)*R5(3-1)+R4(2)*(3-2+1)*R5(3-2)+R4(3)*(3-3+1)*R5(3-3)=1*4+1*3+1*2+1*1=10y(4)=R4(0)*(4-0+1)*R5(4-0)+R4(1)*(4-1+1)*R5(4-1)+R4(2)*(4-2+1)*R5(4-2)+R4(3)*(4-3+1)*R5(4-3)=1*5+1*4+1*3+1*3=14y(5)= R4(1)*(5-1+1)*R5(5-1)+R4(2)*(5-2+1)*R5(5-2)+R4(3)*(5-3+1)*R5(5-3)= 1*5+1*4+1*3=12y(6)= R4(2)*(6-2+1)*R5(6-2)+R4(3)*(6-3+1)*R5(6-3)= 1*5+1*4=9y(7)= R4(3)*(7-3+1)*R5(7-3)= 1*5=5

h(n)=δ(n)+2δ(n-1)+3δ(n-2),x(n)=δ(n)+δ(n-1)根据公式 f（n）*δ(n-n1)＝f（n－n1）卷积的性质。所以h（n）*x(n)＝h（n）*（δ(n)+δ(n-1)）＝h（n）＋h（n－1）即：h（n）*x(n)＝［δ(n)+2δ(n-1)+3δ(n-2)］＋［δ(n－1)+2δ(n-2)+3δ(n-3)］＝δ(n)+3δ(n-1)+5δ(n-2)＋3δ(n-3)