【Get深一度】信号处理必经之坎:相关与卷积【由理论至仿真】

2024-09-05 00:48

本文主要是介绍【Get深一度】信号处理必经之坎:相关与卷积【由理论至仿真】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


相关与卷积的计算公式想必大家一看便懂,可其中奥义,囫囵吞枣,不得奇妙,原理与物理意义,我要吃了你们


相关函数:外衣不神秘,先剥开看看

信号啊信号,多想将你蹂躏,事实上,却反被蹂躏至死 …
信号到底是个什么东西,千百年来为何无数先人前赴后继,说白了就是电磁波;深了点就是电磁波的形状包含了信息;再深了点就是电磁波的形状被编了码或加了密;归根究底,就是电磁波嘛,只不过像是雕刻艺术一样搞得富含”深意”,或圆润,或线条错乱,或姿态妖娆…【shape请自行脑补
对不起,好像扯远了,那么重点来了,快划!
相关函数是干嘛滴!谁搞出来滴!搞出来干嘛滴!这都是需要好好想一想滴!

  • 举个例子先:为什么序列的自相关函数可以体现出随机性?
    一串由+1,-1组成的序列完全随机,另外一个序列也完全随机一一OK, 相乘的结果肯定有一半是-1,一半是+1,全部加起来肯定是0。
    一个完全随机的序列,他进行N拍延迟后得到的一定是另外一个完全随机的序列。如果你同意上一段话,那么后面不需要我解释了吧。如果序列的随机性不够,则一一相乘得到的+1和-1个数不相等,全部加起来的结果就不是0,随机性越差,结果之绝对值就越大。

所以我们看到了什么:信号的相关函数透露了一个秘密,现在的我和N年之后的我有多相似。


互相关函数

R12(τ)=s1(t)s2(tτ)dtR21(τ)=s1(t)s2(t+τ)dt

自相关函数

R(τ)=

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