Howtosignalprocessing
- Por que o resultado da convolução circular e linear não é o mesmo?
- Por que a convolução linear é importante no processamento de sinal digital?
- Por que precisamos de convolução circular?
- Como as convoluções circulares e lineares são realizadas usando DFT?
Por que o resultado da convolução circular e linear não é o mesmo?
A convolução linear pode ou não resultar em um sinal de saída periódico. A produção de uma convolução circular é sempre periódica e seu período é especificado pelos períodos de um de seus insumos.
Por que a convolução linear é importante no processamento de sinal digital?
A convolução é importante porque relaciona os três sinais de interesse: o sinal de entrada, o sinal de saída e a resposta do impulso. Este capítulo apresenta a convolução de dois pontos de vista diferentes, chamados de algoritmo do lado de entrada e o algoritmo do lado da saída.
Por que precisamos de convolução circular?
Embora os DTFTs sejam geralmente funções contínuas de frequência, os conceitos de convolução periódica e circular também são diretamente aplicáveis a sequências discretas de dados. Nesse contexto, a convolução circular desempenha um papel importante na maximização da eficiência de um certo tipo de operação de filtragem comum.
Como as convoluções circulares e lineares são realizadas usando DFT?
Para dois vetores, X e Y, a convolução circular é igual à transformação inversa de Fourier Discrete (DFT) do produto dos DFTs dos vetores. Saber as condições sob as quais a convolução linear e circular é equivalente permite que você use o DFT para calcular com eficiência convoluções lineares.
