Howtosignalprocessing
- Por qué el resultado de la convolución circular y lineal no es el mismo?
- Por qué la convolución lineal es importante en el procesamiento de señales digitales?
- ¿Por qué necesitamos convolución circular??
- Cómo se realizan las convoluciones circulares y lineales utilizando DFT?
Por qué el resultado de la convolución circular y lineal no es el mismo?
La convolución lineal puede o no dar como resultado una señal de salida periódica. La salida de una convolución circular siempre es periódica, y su período se especifica por los períodos de una de sus entradas.
Por qué la convolución lineal es importante en el procesamiento de señales digitales?
La convolución es importante porque relaciona las tres señales de interés: la señal de entrada, la señal de salida y la respuesta al impulso. Este capítulo presenta la convolución desde dos puntos de vista diferentes, llamado algoritmo del lado de entrada y el algoritmo del lado de salida.
¿Por qué necesitamos convolución circular??
Aunque los DTFT suelen ser funciones continuas de frecuencia, los conceptos de convolución periódica y circular también son directamente aplicables a secuencias discretas de datos. En ese contexto, la convolución circular juega un papel importante en la maximización de la eficiencia de un cierto tipo de operación de filtrado común.
Cómo se realizan las convoluciones circulares y lineales utilizando DFT?
Para dos vectores, x e y, la convolución circular es igual a la transformación discreta de Fourier inverso (DFT) del producto de los DFT de los vectores. Conocer las condiciones bajo las cuales la convolución lineal y circular es equivalente le permite usar el DFT para calcular de manera eficiente las convoluciones lineales.
