数字信号处理课程设计-利用循环卷积实现快速卷积运算

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1、燕山大学课程设计说明书题目：利用循环卷积实现快速卷积运算学院（系）：07级电气工程学院年级专业：工业自动化仪表学号：学生姓名：指导教师：教师职称：燕山大学课程设计（论文）任务书院（系）：电气工程学院基层教学单位：学号学生姓名专业（班级）工业自动化仪表设计题目利用循环卷积实现快速卷积运算设计技术参数以四点和256点为例进行循环卷积和线性卷积运算设计要求利用Matlab分别设计循环卷积和线性卷积程序，比较算法的计算速度；利用FFT-IFFT实现快速循环卷积卷积，并利用其实现现行卷积，计算系统输出。工作量工作计划1-2天：查资料。3-5天：进行设计编写

2、程序。6-9天：运行、调试完成说明书。10天：答辩。参考资料1.信号处理原理及应用机械工业出版社谢平林洪彬王娜2.数字信号处理基础及MATLAB实现中国林业出版社周辉董正宏3.指导教师签字谢平林洪彬基层教学单位主任签字谢平说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。2010年7月4日燕山大学课程设计评审意见表指导教师评语：成绩：指导教师：2010年7月16日答辩小组评语：成绩：评阅人：2010年7月16日课程设计总成绩：答辩小组成员签字：2010年7月16日燕山大学课程设计说明书摘要信号处理技术已经几乎涉及到所有工程技术领域。信

3、号处理的目的就是对被观测到的信号进行分析，变换，综合，估计和识别等，使之容易为人们所使用。数字信号处理可以用硬件和软件两种方法来实现。目前，数字信号处理的技术已日趋成熟，其应用领域几乎涵盖了所有领域。在信号处理技术中，无论时域还是频域都离不开卷积运算和傅立叶运算，本文主要介绍了利用循环卷积实现快速卷积运算的方法，并利用Matlab分别设计循环卷积和线性卷积程序，比较算法的计算速度，此外，由于快速傅里叶变换（FFT）算法可以使运算工作量大大减少,运算速度大大的提高，我们利用FFT-IFFT实现快速循环卷积卷积，并利用其实现线性卷积，来计算系统输出。

4、共17页第17页燕山大学课程设计说明书目录序言摘要………………………………………………………………1第一章概述………………………………………………………………3第二章设计思想及系统功能……………………………………………3一设计思想…………………………………………………………………………3二系统功能…………………………………………………………………………3第三章离散时间信号卷积的实现……………………………………4一线性卷积…………………………………………………………………………41定义及计算步骤…………………………………………………………………42

5、性质及作用………………………………………………………………………5二循环卷积…………………………………………………………………………6三利用FFT计算循环卷积………………………………………………………7四利用FFT计算线性卷积………………………………………………………7第四章连续时间信号卷积的实现……………………………………8第五章程序源代码及结果分析……………………………………………8一四点循环卷积及线性卷积程序代码…………………………………………81四点循环卷积的程序源代码………………………………………………………82用FFT计算四点循环卷积

6、的程序源代码…………………………………………93四点线性卷积的程序源代码……………………………………………………104用FFT计算四点线性卷积的程序源代码…………………………………………11二256点循环卷积及线性卷积程序代码………………………………………121．256点循环卷积的程序源代码…………………………………………………122用FFT计算256点循环卷积的程序源代码………………………………………133．256点线性卷积的程序源代码……………………………………………………144用FFT计算256点线性卷积的程序源代码………………………………

7、………15三小节…………………………………………………………………………………16第六章总结………………………………………………………………………16第七章参考文献……………………………………………………………………17共17页第17页燕山大学课程设计说明书第一章概述在数字信号处理(DSP)系统中,无论在时域或频域都离不开卷积运算和快速傅里叶(FFT)运算。其中，离散卷积在数字信号处理中是很重要的一种运算,因为离散时间系统的输出响应等于输入激励与系统单位冲激响应的离散卷积,所以离散卷积运算被广泛应用。然而，在离散时间信号处理过程中,线性卷积的运量

8、大,运算速度慢,而时域圆周卷积在频域上等于两序列的DFT(离散傅里叶变换)相乘,由DFT可采用快速算法,计算速度要大大优于线性积。目前，