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卷积积分函数的MATLAB编程
卷积
计算
的MATLAB
程序
答:
程序首先定义了时间步长(dt=0.0001)和信号持续时间(T=6),生成时间序列t。程序中展示了两个矩形脉冲信号,x(t)和h(t),其中x(t)通过u(t+1)-u(t-1)定义,而h(t)可以是u(t)-u(t-2)或u(t)-u(t-2)的线性组合,比如这里选择的是后者。通过conv
函数
计算
卷积
结果y(t)。在图形显示部分...
如何
用matlab
求解多点线性
卷积
公式?
答:
x1=[1 0 -1 2],长度L1=4 x2=[2 0 0 0 1],长度L2=5 首先是线性卷积,很简单,本质就是多项式乘法,结果是:[2 0 -2 4 1 0 -1 2]线性
卷积的
长度是L1+L2-1,此处就是8,要求7点圆周卷积,就是把上面结果的最后一位拿下来加到前面第一位,就是:[4 0 -1 4 1 0 -1]若要N点线...
matlab卷积
计算是什么?
答:
卷积就是“两个多项式相乘取系数”。(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3 所以p和q
卷积的
结果就是[1 3 5 3]注意:当确定是前一个序列用升幂或是降幂排列后,后一个序列也都要按这个方式排列,否则结果是不对的。p = [1 2 3];q=[1 1];conv(p,q)ans = 1 3 5 ...
线性
卷积
在
matlab中
怎样编写?
答:
Matlab中
的线性
卷积函数
conv(xn,hn) 其中xn、hn的点数分别为N1、N2,输出点数为 N1+N2-1 。upfirdn(xn,hn,length) 作用为把xn中的每个值乘以序列hn,然后移位相加,length表示了移位的长度。其中xn、hn的点数分别为N1、N2,输出点数为 N2+(N1-1)×length 。线性卷积(linear convolution) 在时域描...
matlab中
conv
函数
是做什么的?
答:
matlab中
conv( )就是做
卷积
,简单理解其实就是多项式乘法。例如:A=[1 2 3],B=[1 1]是两个向量,A和B的卷积计算方法如下:把A的元素作为一个多项式的系数,按升幂排列,则对应的多项式为:1+2x+3x^2 把B的元素也作为多项式的系数,按升幂排列,对应的多项式:1+x。卷积就是“两个多项式相乘...
matlab中
的conv是什么意思
答:
在
MATLAB
中,conv
函数
是指卷积运算函数。卷积是一种数学运算操作,它对两个函数进行操作,将它们的重叠部分相加,并通过一个
积分
将它们相乘。卷积在信号和图像处理中广泛使用,例如模糊、滤波、边缘检测等。Conv函数在MATLAB中用于实现线性信号的卷积、系统的响应、信号之间的相关操作等。
卷积的
应用非常广泛,...
matlab
求
卷积
答:
function [f,k]=sconv(f1,f2,k1,k2,p)计算连续信号
卷积积分
f(t)=f1(t)*f2(t)f:卷积积分f(t)对应的非零样值向量 k:f(t)的对应时间向量 f1:f1(t)非零样值向量 f2:f2(t)的非零样值向量 k1:f1(t)的对应时间向量 k2:f2(t)的对应时间向量 p:取样时间间隔 f=conv(f1,f2);...
关于
MATLAB
卷积积分的
实现
答:
t1=0:p:1;f1=ones(size(t1));t2=1:p:3;f2=ones(size(t2));f=conv(f1,f2); %计算序列x与h的
卷积
和f f=f*p;t0=t1(1)+t2(1); %计算序列f非零样值的起点位置 t3=length(f1)+length(f2)-2; %计算卷积和f的非零样值的宽度 t=t0:p:(t3*p+t0); %确定卷积和f...
MATLAB中
的conv
函数
是什么?
答:
conv()
函数
是用于计算向量的
卷积
和多项式乘法。使用说明:w=conv(u,v)u,v为向量,其长度可以不相同。实例1:多项式乘法,(s^2+2s+2)(s+4)(s+1)w=conv([1,2,2],conv([1,4],[1,1]))w =1 7 16 18 8 P=poly2str(w,'s')P =s^4 + 7 s^3 + ...
matlab中
关于
卷积
有一个这样的例子 conv([1 1 1],[1 1 1]) 运行后的...
答:
卷积的
意思简单的理解就是我们学过的多项式的乘法。假设这个运行 conv([a b],[c d])则结果为 ac ad+bc bd 那么上面的式子的求解过程为 conv([1 1 1],[1 1 1])1*1=1 1*1+1*1=2 1*1+1*1+1*1=3 1*1+1*1=2 1*1=1 你可以在
matlab中
使用help conv来看看 CONV Convolution ...
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