数字信号处理线性常系数差分方程 ( 卷积 与 “ 线性常系数差分方程 “ | 使用 matlab 求解 “ 线性常系数差分方程 “ )

Posted 韩曙亮

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一、卷积 与 " 线性常系数差分方程 "



" 线性常系数差分方程 " 不能使用 卷积函数 conv 函数进行求解 , 因为卷积的右侧没有 y ( n ) y(n) y(n) , 卷积公式如下 :

y ( n ) = ∑ m = − ∞ + ∞ x ( m ) h ( n − m ) = x ( n ) ∗ h ( n ) y(n) = \\sum^+\\infty_m = -\\infty x(m) h(n-m) = x(n) * h(n) y(n)=m=+x(m)h(nm)=x(n)h(n)

而 " 线性常系数差分方程 " 如下 :

y ( n ) = ∑ i = 0 M b i x ( n − i ) − ∑ i = 1 N a i y ( n − i )         n ≥ M y(n) = \\sum_i = 0^M b_i x(n - i) - \\sum_i = 1^N a_i y(n - i) \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ n \\geq M y(n)=i=0Mbix(ni)i=1Naiy(ni)       nM

在 " 线性常系数差分方程 " 公式的右侧比 卷积 公式中 , 多了一个 ∑ i = 1 N a i y ( n − i ) \\sum_i = 1^N a_i y(n - i) i=1Naiy(ni) 项 , 其中有 y ( n ) y(n) y(n) 序列 , 这样就无法使用 conv 卷积函数求解 " 线性常系数差分方程 " ;





二、使用 matlab 求解 " 线性常系数差分方程 "



matlab 中 , 使用 filter 函数, 求解 " 线性常系数差分方程 " ;

参考文档 :


filter 函数语法如下 :

yn = filter(B, A, xn, xi)
xi = filtic(B, A, ys, xs)

" 线性常系数差分方程 " 公式如下 :

y ( n ) = ∑ i = 0 M b i x ( n − i ) − ∑ i = 1 N a i y ( n − i )         n ≥ M y(n) = \\sum_i = 0^M b_i x(n - i) - \\sum_i = 1^N a_i y(n - i) \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ n \\geq M y(n)=i=0Mbix(ni)i=1Naiy(ni)       nM


matlab 中的 filter 函数中的参数 与 " 线性常系数差分方程 " 公式项的对应关系 :

① B 参数 : filter 函数中的 B 向量

B = [ b 0 , b 1 , ⋯   , b M ] B = [b_0 , b_1, \\cdots,b_M] B=[b0,b1,,bM]

就是公式中的 b i b_i bi , 注意 i i i 范围是 [ 0 , M ] [0,M] [0,M] ;

② A 参数 : filter 函数中的 A 向量

A = [ a 1 , a 2 , ⋯   , a N ] A = [a_1 , a_2, \\cdots,a_N] A=[a1,a2,,aN]

就是公式中的 a i a_i ai , 注意 i i i 范围是 [ 1 , N ] [1,N] [1,N] ;

③ xn 参数 : 输入序列 对应的 向量 ;

④ xi 参数 : 该参数 与 ys 和 xs 条件有关 , ys 和 xs 是初始条件向量 , 分别是 :

y s = [ y ( − 1 ) , y ( − 2 ) , ⋯   , y ( − N ) ] y_s = [y(-1), y(-2), \\cdots , y(-N)] ys=[y(1),y(2),,y(N)]

x s = [ x ( − 1 ) , x ( − 2 ) , ⋯   , x ( − N ) ] x_s = [x(-1), x(-2), \\cdots , x(-N)] xs=[x(1),x(2),,x(N)]

xi 是通过 filtic 函数 计算出来的 , 需要传入 A , B A , B A,B 向量 , 和 ys 和 xs 条件 ;

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