卷积
两个输入数据的卷积。
blockType: Convolution
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图书馆路径: |
资料描述
座 *卷积*对多维输入数组的第一维进行卷积 与多维输入数组的第一维 . 该块还可以执行列向量与多维输入阵列的第一维的卷积。
卷积的一般方程具有形式:
两个块适用于两个输入信号的卷积。:
- * *卷积&ast
-
* *离散 FIR 滤波器*.
座 *卷积*假设所有元素 和 在每个时间步骤处可用，并且在每个步骤处计算整个卷积。
座 *离散 FIR 滤波器*可用于在所有元素的情况下卷积信号 可在每个时间步骤，但 -这是在整个模拟时间内到达的序列。 当使用块 *离散 FIR 滤波器*卷积只计算一次。
港口
输入
#
IN_1
—
第一输入信号
标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组
Details
第一输入信号 ，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。
如果两个输入信号都是实数，则输出信号是实数。 如果一个或两个输入信号是复数，那么输出信号是复数。 两个输入信号的输入端口的所有尺寸，除了第一个，必须具有相同的值。
输入信号 和 如果它们在其可接受范围之外进行索引，则等于零。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是的 |
#
IN_2
—
第二输入信号
标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组
Details
第二输入信号 ，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。
如果两个输入信号都是实数，则输出信号是实数。 如果一个或两个输入信号是复数，那么输出信号是复数。 两个输入信号的输入端口的所有尺寸，除了第一个，必须具有相同的值。
输入信号 和 如果它们在其可接受范围之外进行索引，则等于零。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是的 |
输出
#
OUT_1
—
的输出信号
标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组
Details
定义为标量、矢量、矩阵或多维数组的折叠信号。
如果两个输入信号都是实数，则输出信号是实数。 如果一个或两个输入信号是复数，那么输出信号是复数。
| 数据类型 |
|
| 复数支持 |
是的 |
参数
主要
#
计算域 —
计算范围
时间
Details
设置卷积计算的面积:
时间 -块在时域中进行计算，从而最大限度地减少内存使用。
仅在时域中支持定点信号。 输入定点信号时，请确保对于参数 *计算域*值已设置 时间.
| 值 |
|
| 默认值 |
|
| 程序使用名称 |
|
| 可调谐 |
无 |
| 可计算 |
无 |
此外
选择合适的卷积块
Details
| 问题 | 回答 | 推荐区块 |
|---|---|---|
你要完成多少捆 |
有许多卷积，每个时间步一个 |
*座 *卷积* |
整个仿真周期的一次卷积 |
*座 *卷积* *座 *离散 FIR 滤波器* |
|
输入序列的长度是多少？ |
两个序列都具有有限的长度。 |
*座 *卷积* *座 *离散 FIR 滤波器* |
一个序列具有无限（非预定义）长度。 |
*座 *离散 FIR 滤波器* |
|
有多少个输入是标量流 |
一个也没有 |
*座 *卷积* *座 *离散 FIR 滤波器* |
一个或两个 |
*座 *缓冲器*，后跟一个块 *卷积* *座 *离散 FIR 滤波器* |
两个多维数组的卷积
Details
座 *卷积*始终按第一维计算两个多维输入数组的卷积。 当两个输入数组都是多维数组时，它们的第一个维度的大小可能不同，但所有其他维度的大小必须相同。 例如，如果 -大小的数组 上 上 ，而 -大小的数组 上 上 ，则输出为大小数组 上 上 .
如果 -尺寸矩阵 上 ，而 -尺寸矩阵 上 ，那么结果是 会有一个大小的矩阵 上 , 其中的第-列由以下元素组成:
输入信号 和 如果它们在其范围之外进行索引，则等于零。 如果两个输入信号都是实数，则输出信号是实数。 如果一个或两个输入信号是复数，那么输出是复数向量。