怎么用图解法求图示两个函数的卷积 两个门函数的卷积图解

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怎么用图解法求图示两个函数的卷积两个门函数的卷积图解

怎么求两个函数的卷积?

clear;

clc;close all;

x=0:0.1:12;

y=gaussmf(x,[140 6]);

figure;

plot(x,y);

ys=trapz(x,y) %求y对x的面积

z=gaussmf(x,[9 6]);

figure;

plot(x,z);

s=conv(y,z);

n=linspace(0,12,length(s));

ss=trapz(n,s) %求s对x的面积

sspys=ss/ys %求s面积与y面积比值

按上面语句试试

如何用matlab求两个函数的卷积

在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数

y=conv(x,h)计算卷积。

(1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列。输出结果长度数等于x的长度。

实现差分方程,先从简单的说起:

filter([1,2],1,[1,2,3,4,5]),实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]

y[1]=x[1]+2*0=1

(x[1]之前状态都用0)

y[2]=x[2]+2*x[1]=2+2*1=4

(2)y=conv(x,h)是用来实现卷级的,对x序列和h序列进行卷积,输出的结果个数等于x的长度与h的长度之和减去1。

卷积公式:z(n)=x(n)*y(n)=

∫x(m)y(n-m)dm.

程序一:以下两个程序的结果一样

(1)h

=

[3

2

1

-2

1

0

-4

0

3];

%

impulse

response

x

=

[1

-2

3

-4

3

2

1];

%

input

sequence

y

=

conv(h,x);

n

=

0:14;

subplot(2,1,1);

stem(n,y);

xlabel('Time

index

n');

ylabel('Amplitude');

title('Output

Obtained

by

Convolution');

grid;

(2)x1

=

[x

zeros(1,8)];

y1

=

filter(h,1,x1);

subplot(2,1,2);

stem(n,y1);

xlabel('Time

index

n');

ylabel('Amplitude');

title('Output

Generated

by

Filtering');

grid;

程序二:filter和conv的不同

x=[1,2,3,4,5];

h=[1,1,1];

y1=conv(h,x)

y2=filter(h,1,x)

y3=filter(x,1,h)

结果:y1

=

1

3

6

9

12

9

5

y2

=

1

3

6

9

12

y3

=

1

3

6

可见:filter函数y(n)是从n=1开始,认为所有n<1都为0;而conv是从卷积公式计算,包括n<1部分。

因此filter

和conv

的结果长短不同

程序三:滤波后信号幅度的变化

num=100;

%总共1000个数

x=rand(1,num);

%生成0~1随机数序列

x(x>0.5)=1;

x(x<=0.5)=-1;

h1=[0.2,0.5,1,0.5,0.2];

h2=[0,0,1,0,0];

y1=filter(h1,1,x);

y2=filter(h2,1,x);

n=0:99;

subplot(2,1,1);

stem(n,y1);

subplot(2,1,2);

stem(n,y2);

MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为:

C

=

conv2(A,B)

C

=

conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵,B为mb×nb的矩阵,则C的大小为(ma+mb-1)×(na+nb-1)。

例:

A=magic(5)

A

=

17

24

1

8

15

23

5

7

14

16

4

6

13

20

22

10

12

19

21

3

11

18

25

2

9

>>

B=[1

2

1

;0

2

0;3

1

3]

B

=

1

2

1

0

2

0

3

1

3

>>

C=conv2(A,B)

C

=

17

58

66

34

32

38

15

23

85

88

35

67

76

16

55

149

117

163

159

135

67

79

78

160

161

187

129

51

23

82

153

199

205

108

75

30

68

135

168

91

84

9

33

65

126

85

104

15

27

MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2,filter2的语法格式为:

Y

=

filter2(h,X)

其中Y

=

filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果,默认返回图像Y与输入图像X大小相同。例如:

其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度,再调用conv2函数进行计算。

Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,其语法格式为:

h

=

fspecial(type)

h

=

fspecial(type,parameters)

参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:

type='average',为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3]。

type=

'gaussian',为高斯低通滤波器,参数有两个,n表示模版尺寸,默认值为[3,3],sigma表示滤波器的标准差,单位为像素,默认值为0.5