循環褶積
設有兩個長度均為N的序列x(n)和h(n)進行褶積,先將它們經周期延拓變為周期序列慜(n)和愢(n),即慜(n+kN)=慜(n) 愢(n+kN)=愢(n) 0≤n≤N
式中k為任意整數,序列x(n)和h(n)可以分別看作周期序列慜(n)和愢(n)在一個周期內的主值序列。x(n)和h(n)的循環褶積定義為
y(n)=x(n)
n(n)=
x(l)n(n-l)NRN(n)
n=0,1,2,…,N-1
RN(n)=
循環褶積的計算過程 現舉例說明循環褶積的計算過程。例如,兩個有限長度序列同為矩形序列
x(n)=n(n)=
循環褶積y(n)=x(n)*h(n)
為了從它們的循環褶積得到線性褶積而不發生序列交疊的混淆現象,要將兩序列的長度各擴長為L≥
+N-1,即x(n)只有前N個非零值,後L-N個均為補充的零值;而h(n)只有前M個是非零值,後L-M個均為補充的零值。由此求循環褶積,其結果就等於兩序列的線性褶積。 用快速傅立葉變換計算循環褶積,當N 較大時,直接計算循環褶積的運算量相當大。因此,有必要尋求簡便、快速計算循環褶積的變換方法。為此,所用變換的快速結構必須具有若干良好的性質。
①循環褶積性,即兩個序列的循環褶積的變換等於它們各自變換的乘積;
②變換是可逆的;
③變換是線性的。滿足上述性質的變換方法有傅立葉變換、數論變換等。
當採用快速傅立葉變換(FFT)技術求解褶積時,兩個時域序列的循環褶積的離散傅立葉變換 (DFT)等於它們的離散傅立葉變換之乘積,即
Y(k)=DFT【x(n)
n(n)】=X(k)H(k)
y(n)=IDFT【Y(k)】
由上述計算過程可看出,直接褶積所需乘法運算次數為N2,利用FFT算法計算循環褶積共需要三次FFT運算(計算IDFT所需乘法次數與計算DFT的相同)與N 次乘法,總共需要乘法次數為
參考書目
何振亞著:《數位訊號處理的理論與套用》上冊,人民郵電出版社,北京,1983。
A. V. Oppenheim, R. W. Schafer, Digital Signal Processing, Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs,New Jersey,1975.

