最近在做控制算法实现的时候,对于其中参杂的各种差分、卷积很头疼,就在网上搜集了些资料,汇总于此,以做备忘。
在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积。
(1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列。输出结果长度数等于x的长度。

实现差分方程,先从简单的说起:
filter([1,2],1,[1,2,3,4,5]),实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]
y[1]=x[1]+2*0=1 (x[1]之前状态都用0)
y[2]=x[2]+2*x[1]=2+2*1=4

(2)y=conv(x,h)是用来实现卷级的,对x序列和h序列进行卷积,输出的结果个数等于x的长度与h的长度之和减去1。

卷积公式:z(n)=x(n)*y(n)= ∫x(m)y(n-m)dm.

程序一:以下两个程序的结果一样

(1)

 h = [3 2 1 -2 1 0 -4 0 3]; % impulse responsex = [1 -2 3 -4 3 2 1]; % input sequencey = conv(h,x);n = 0:14;subplot(2,1,1);stem(n,y);xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');title('Output Obtained by Convolution'); grid;

(2)

x1 = [x zeros(1,8)];y1 = filter(h,1,x1);subplot(2,1,2);stem(n,y1);xlabel('Time index n'); ylabel('Amplitude');
title('Output Generated by Filtering'); grid;

程序二:filter和conv的不同

               x=[1,2,3,4,5];h=[1,1,1];y1=conv(h,x)y2=filter(h,1,x)y3=filter(x,1,h)结果:y1 = 1     3     6     9    12     9     5y2 = 1     3     6     9    12‍              y3  = 1     3     6  

可见:filter函数y(n)是从n=1开始,认为所有n<1都为0;而conv是从卷积公式计算,包括n<1部分。

            因此filter 和conv 的结果长短不同

程序三:滤波后信号幅度的变化

                num=100; %总共1000个数 x=rand(1,num); %生成0~1随机数序列 x(x>0.5)=1; x(x<=0.5)=-1;
                h1=[0.2,0.5,1,0.5,0.2]; h2=[0,0,1,0,0];y1=filter(h1,1,x);y2=filter(h2,1,x);n=0:99;subplot(2,1,1);stem(n,y1);subplot(2,1,2); stem(n,y2);

MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为:
C = conv2(A,B)
C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵,B为mb×nb的矩阵,则C的大小为(ma+mb-1)×(na+nb-1)。

例:

A=magic(5)
A =
17 24 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 13 20 22
10 12 19 21 3
11 18 25 2 9
>> B=[1 2 1 ;0 2 0;3 1 3]
B =
1 2 1
0 2 0
3 1 3
>> C=conv2(A,B)
C =
17 58 66 34 32 38 15
23 85 88 35 67 76 16
55 149 117 163 159 135 67
79 78 160 161 187 129 51
23 82 153 199 205 108 75
30 68 135 168 91 84 9
33 65 126 85 104 15 27 

MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2,filter2的语法格式为:
Y = filter2(h,X)
其中Y = filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果,默认返回图像Y与输入图像X大小相同。例如:
其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度,再调用conv2函数进行计算。
Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,其语法格式为:

h = fspecial(type)
h = fspecial(type,parameters) 

参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:
type=’average’,为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3]。
type= ‘gaussian’,为高斯低通滤波器,参数有两个,n表示模版尺寸,默认值为[3,3],sigma表示滤波器的标准差,单位为像素,默认值为0.5

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