圆周运算

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  正如卷积是由反褶,时移,调制,相加等基本运算组成的,在后面学习到的圆周卷积中,也是由基本运算组成的,不过这些基本运算不是简单的反褶、时移,而是圆周反褶和圆周时移,那么到底与一般的反褶和时移有什么不同呢?

  其实圆周运算是针对周期序列而言的,由于周期序列在每一个周期内的取值都相同,所以我们只关注它的主值区间,比如,如果一个序列的长度为 N N 的话,那么它的主值区间就是 0 n N 1 0\leq n\leq N-1

  虽然圆周运算是源自于对周期信号的处理,但是经过一般化的扩展之后,对有限长序列也可以进行圆周运算。具体就是,你可以把有限长序列以它的长度为周期,进行周期延拓成一个周期序列,然后进行运算,然后取其主值区间进行观察得到的结果。

圆周反褶

  圆周反褶就是一个周期序列进行反褶之后,取其主值区间序列。因为一个周期序列反褶之后还是周期序列,所以这么做是合理的。

  假设一周期信号在其主值区间的取值为 x [ n ] = { x [ 0 ] , x [ 1 ] , x [ 2 ] , x [ 3 ] , x [ 4 ] } x[n]=\{x[0],x[1],x[2],x[3],x[4]\} 即该序列的周期为 5 5 ,那么反褶后的信号为(只关注主值区间)
y [ 0 ] = x [ 0 ] = x [ 0 ] y [ 1 ] = x [ 1 ] = x [ 5 1 ] = x [ 4 ] y [ 2 ] = x [ 2 ] = x [ 5 2 ] = x [ 3 ] y [ 3 ] = x [ 3 ] = x [ 5 3 ] = x [ 2 ] y [ 4 ] = x [ 4 ] = x [ 5 4 ] = x [ 1 ] \begin{aligned} y[0]&=x[0]=x[0] \\ y[1]&=x[-1]=x[5-1]=x[4] \\ y[2]&=x[-2]=x[5-2]=x[3] \\ y[3]&=x[-3]=x[5-3]=x[2] \\ y[4]&=x[-4]=x[5-4]=x[1] \end{aligned}
  为了方便用数学的语言描述这种运算,首先看一种数学上的模运算运算,首先看几个模运算的例子:
2   m o d   5 = 2 6   m o d   5 = 1 3   m o d   5 = 2 \begin{aligned} 2 \,mod \, 5 =2 \\ 6 \, mod \, 5 = 1 \\ -3 \, mod \, 5 = 2 \end{aligned}

  不知道大家看出来没有,模运算其实就是求余, 2 2 5 5 的余数就是 2 2 6 6 对于 5 5 的余数是 1 1 ,而 3 -3 5 5 的余数应该为 ( 3 + 5 )   m o d   5 = 2 (-3+5)\, mod\, 5=2 (加上 5 5 之后不影响余数的大小,因为 5 5 一直能整除 5 5 5 5 5 5 的余数一直是 0 0 )

  我们把 2   m o d   5 2 \, mod\, 5 记作 < 2 > 5 <2>_5 ,所以我们定义圆周反褶为
y [ n ] = x [ < n > N ] y[n]=x[<-n>_N]
其中 N N 为序列 x [ n ] x[n] 的长度。

  由上面的公式可以看出,与一般的反褶不同的是,序列下标经过了一次模运算。并且经过上面的数学化的定以后,圆周运算就不仅仅只对周期信号有效了,对一般的有限长信号都是有效的。

  用计算画图看一下进行圆周反褶后的效果:

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  而一般的反褶又是什么样子的呢?还是通过计算机画图观察:

  看到这里二者发现不仅波形不一样,并且有值区间也不一样,一般反褶的有值区间变为了 4 n 0 -4 \leq n \leq 0 ,而圆周反褶的有值区间是 0 n 4 0 \leq n \leq 4

  这个例子给出的就是有限长序列的圆周反褶运算,圆周运算是从周期序列扩展而来的,但不仅仅只针对于周期序列。事实上,后面的处理的圆周运算大部分都是有限长的序列。

圆周时移

  由圆周反褶的概念,不难定义出圆周时移,即:
y [ n ] = x [ < n n 0 > N ] y[n]=x[<n-n_0>_N]
与圆周反褶类似, y [ n ] y[n] 的有值区间还是与 x [ n ] x[n] 相同。

  我们来直观的感受一下,圆周时移到底是怎么一个效果:

  这完全可以看做是将序列进行周期延拓之后,然后进行时移,取其主值区间进行观察得到的结果。

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