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convmtx

卷积矩阵

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句法

a = convmtx（h，n）

描述

例子

一种= convmtx（H，，，，n）返回卷积矩阵，一种，使得一种和n- 元素向量，X，是卷积H和X。

例子

全部收缩

打开实时脚本

计算卷积使用转换当信号是向量时，通常比使用更有效convmtx。对于多通道信号，convmtx可能会更有效。

计算两个随机向量的卷积，一种和b，使用两者转换和convmtx。这些信号每个都有1000个样本。比较两个函数所花费的时间。通过重复计算30次并平均来消除随机波动。

NT = 30;Na = 1000;NB = 1000;tcnv = 0;tmtx = 0;为了kj = 1：nt a = randn（na，1）;b = randn（nb，1）;tic n = conv（a，b）;tcnv = tcnv+toc;tic c = convmtx（b，na）;d = c*a;tmtx = tmtx+toc;结尾t1col = [tcnv tmtx]/nt
t1col =1×20.0130 0.0268
t1rat = tcnv \ tmtx
t1rat = 2.0651

转换大约有两个数量级的效率更高。

重复该案的练习一种是具有1000个通道的多通道信号。优化转换通过预言的表现。

nchan = 1000;tcnv = 0;tmtx = 0;n =零（na+nb-1，nchan）;为了kj = 1：nt a = randn（na，nchan）;b = randn（nb，1）;抽动为了k = 1：nchan n（：，k​​）= cons（a（a（：，k），b）;结尾tcnv = tcnv+toc;tic c = convmtx（b，na）;d = c*a;tmtx = tmtx+toc;结尾tmcol = [tcnv tmtx]/nt
tmcol =1×20.2224 0.0795
tmrat = tcnv/tmtx
TMRAT = 2.7961

convmtx大约是三倍转换。

输入参数

全部收缩

输入向量，指定为行或列。

数据类型：单身的|双倍的

向量的长度卷积，指定为正整数。

  • 如果H是长度的列矢量m，，，，一种是（M+N-1）-经过-n，以及一种和一个列向量，X，长度n是卷积H和X。

  • 如果H是长度的行矢量m，，，，一种是n-经过-（M+N-1），以及行矢量的产物，X，长度n和一种是卷积H和X。

输出参数

全部收缩

输入的卷积矩阵H和矢量X，返回为矩阵。

算法

  • convmtx使用该功能toeplitz生成卷积矩阵。

  • convmtx通过零填充处理边缘条件。

扩展功能

C/C ++代码生成
使用MATLAB®CODER™生成C和C ++代码。

也可以看看

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在R2006a之前引入

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