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基于MATLAB的重叠相加与重叠保留算法实现

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简介:
本研究采用MATLAB平台,详细探讨并实现了重叠相加法和重叠保留法两种线性卷积的高效计算方法,旨在提高信号处理中的运算效率。 本段落讨论了如何在MATLAB中实现重叠相加和重叠保留算法。

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  • MATLAB
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    本研究采用MATLAB平台,详细探讨并实现了重叠相加法和重叠保留法两种线性卷积的高效计算方法,旨在提高信号处理中的运算效率。 本段落讨论了如何在MATLAB中实现重叠相加和重叠保留算法。
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    《重叠相加法与重叠保留法》是一篇介绍信号处理领域中高效实现线性卷积技术的文章,详细解析了这两种方法的工作原理、应用场景及其优劣比较。 本段落主要讲解长度列与短序列卷积算法(或相关算法),以及重叠保留法和重叠相加法,并通过公式推导其计算原理。
  • MATLAB
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    简介:本文介绍了在MATLAB环境下实现重叠相加法(Overlap Add Method),一种高效处理长卷积运算的技术。通过分段短卷积和结果合并的方式,该方法极大地提高了计算效率与灵活性,在信号处理领域具有广泛应用。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 重叠相加法 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 清除命令窗口中的所有文本并清除工作区的所有变量 clc; clear; %---------------------------初始化---------------------------------- % %---------------------读取语音信号------------------------------- % [Y,FS,NBITS] = WAVREAD(E:\学习相关\matlab学习总结\数字信号处理仿真\重叠相加法\signal_mix.wav); xn = Y;
  • 快速卷积计MATLAB
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    本研究提出了一种基于重叠保留法的高效算法,用于实现快速卷积计算,并在MATLAB环境下进行验证与优化。 使用MATLAB中的fft函数结合重叠保留法计算快速卷积的代码非常详细且易于理解。该代码包含全面的注释,并具有良好的通用性,只需稍作改动即可应用于不同场景。
  • MATLAB中利用卷积
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    本文章介绍如何在MATLAB环境下运用重叠保留法来高效地计算线性卷积。通过具体实例和代码演示,帮助读者理解该方法的工作原理及应用技巧。 用重叠保留法实现长短相差很大的序列的线性卷积的方法可以有效解决这一问题。这种方法通过将较长序列分割成较短的部分来处理,从而使得计算更加高效且易于管理。
  • 圆周卷积MATLAB
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    本研究探讨了利用MATLAB软件平台对圆周卷积进行高效计算的方法,并详细介绍了基于重叠相加法的具体实现过程。 1. 独立编写程序实现基于重叠相加法的圆周卷积。 2. 使用Matlab验证程序结果,并分析重叠相加法的圆周卷积原理。
  • 快速卷积计MATLAB
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    本研究利用MATLAB实现基于重叠相加法的高效快速卷积计算方法,适用于长序列信号处理,显著提高算法运行效率。 利用重叠相加法原理计算快速卷积的代码清晰明了,并在关键处添加了详细注释,以确保其通用性。
  • Matlab代码
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    本段代码实现信号处理中常用的一种高效算法——重叠相加法在MATLAB环境下的具体应用,用于快速计算线性卷积。适合于需要对长序列进行实时滤波的情况。 1. 代码效果请参见相关文章中的描述。代码包含详细注释,只需调整输入序列即可使用。 2. 此代码实现了与Matlab自带卷积函数对比验证的重叠相加法,并确保了其正确性。 3. 使用此代码时,请注意仅适用于将x(n)恰好分为整数段的情况,因此需要合理设计每一段长度。
  • 圆周卷积
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    本研究提出了一种基于重叠相加法实现的高效圆周卷积算法,适用于长序列信号处理,显著提升了计算效率与精度。 根据时域与频域的关系,在时域下两个序列的线性卷积结果等于这两个序列在频域下的乘积累取反变换后的值。当条件满足(L>M+N-1)时,圆周卷积的结果会等同于线性卷积的结果。由于圆周卷积可以通过DFT计算得出,因此可以使用快速傅里叶变换(FFT)算法来简化这一过程,并且能够利用这种方法高效地进行线性卷积的运算,大大提升了计算效率。 在采用FFT技术来进行圆周卷积的过程中,如果两个序列长度差异较大,则可运用重叠相加法以提高计算效率并减少存储空间的需求。
  • 快速卷积高效:利用傅里叶变换及 - MATLAB开发
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    本项目介绍了一种使用MATLAB进行快速卷积的方法,通过傅里叶变换和重叠-添加或重叠-保存技术提高计算效率。 我们提出了一种结合傅立叶变换与过度保存及过度添加方法的有效2D卷积实现方式。在空间域计算的标准卷积通常是一个耗时的过程,而频率领域的计算则对内存需求较大。我们的目标是找到一种能够在较短时间内处理大数据(信号和内核)的卷积算法,并且只使用有限的内存。 具体来说,该实现首先将内核与信号分割成相同的大矩形块,在这些较小的内存块上执行频域中的卷积操作。这个拆分过程采用了重叠相加方法对信号进行处理以及重叠保存方法对内核进行切割。 目前我们的实现在二维空间中运行良好,但预计在处理三维或更高维度的数据时同样适用(相关工作正在进行)。该算法没有限制特定的内核属性,适用于分离与不可分离的内核。对于大数据集和不可分离型卷积而言,其性能甚至超过了标准“conv2”函数。 您可以尝试我们的实现方法通过运行名为example.m的脚本来体验一下。