2D循环卷积Vs卷积FFT [Matlab / Octave / Python]

时间:2014-02-13 10:44:42

标签: python matlab signal-processing fft convolution

我正在尝试理解FTT和卷积(互相关)理论,因此我创建了以下代码来理解它。代码是Matlab / Octave,但我也可以在Python中完成。

在1D:

 x = [5 6 8 2 5]; 
 y = [6 -1 3 5 1];
 x1 = [x zeros(1,4)];
 y1 = [y zeros(1,4)];
 c1 = ifft(fft(x1).*fft(y1));
 c2 = conv(x,y);

 c1 =   30   31   57   47   87   47   33   27    5 
 c2 =   30   31   57   47   87   47   33   27    5

在2D中:

 X=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9]
 y=[-1 1];
 conv1 = conv2(x,y)
 conv1 =
        24    53    89    29    21
        96   140   197    65    42
       168   227   305   101    63

这是我发现问题的地方,填充矩阵和向量?我该怎么办?我可以用零填充x吗?还是只是一边?那y呢?我知道当M+L-1x是向量时,卷积的长度应为y,但它们何时是矩阵呢? 我怎么能在这里继续我的例子?

1 个答案:

答案 0 :(得分:12)

您需要使用以下内容对一个变量进行零填充:

  • 与其他变量的列数一样多的零列 之一。
  • 与其他变量的行数减1的零行数。

enter image description here

在Matlab中,它将以下列方式显示:

% 1D
x = [5 6 8 2 5]; 
y = [6 -1 3 5 1];
x1 = [x zeros(1,size(x,2))];
y1 = [y zeros(1,size(y,2))];
c1 = ifft(fft(x1).*fft(y1));
c2 = conv(x,y,'full');

% 2D 
X = [1 2 3;4 5 6; 7 8 9];
Y = [-1 1];
X1 = [X zeros(size(X,1),size(Y,2)-1);zeros(size(Y,1)-1,size(X,2)+size(Y,2)-1)];
Y1 = zeros(size(X1));    Y1(1:size(Y,1),1:size(Y,2)) = Y;
c1 = ifft2(fft2(X1).*fft2(Y1));
c2 = conv2(X,Y,'full'); 

为了澄清卷积,请看这张图片:

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