Convolution

两个输入项的卷积

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库:
DSP System Toolbox / Signal Operations

描述

Convolution 模块将 N 维输入数组 u 的第一个维度与 N 维输入数组 v 的第一个维度进行卷积。该模块还可以将列向量与 N 维输入数组的第一个维度进行卷积。

卷积的一般公式为：

$y (k) = \sum_{n}^{} u (n - k) v (k)$

可使用以下两个 DSP System Toolbox™ 模块对两个输入信号进行卷积：

Convolution
Discrete FIR Filter (Simulink)

Convolution 模块假设 u 和 v 的所有元素在每个 Simulink^® 时间步都可用，并在每个时间步计算整个卷积。

如果 v 的所有元素在每个时间步都可用，但 u 是在仿真期生命周期内出现的序列，则可以使用 Discrete FIR Filter 模块对信号进行卷积。使用 Discrete FIR Filter 模块时，仅计算一次卷积。

要确定哪个模块最适合您的需要，请参阅选择合适的卷积模块。

示例

Convolution of Two Inputs

How to convolve two vectors using the Convolution block.

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端口

输入

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Port_1 — 第一个输入信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

第一个输入 u 指定为标量、向量、矩阵或 N-D 数组。当两个输入都是实数时，输出也是实数。当一个输入或两个输入是复数时，输出也是复数。除第一个维度外，两个输入的所有输入端口维度都必须具有相同的值。

当索引超出其有效范围时，输入 u 和 v 为零。

Port_2 — 第二个输入信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N 维数组

第二个输入 v，指定为标量、向量、矩阵或 N 维数组。当两个输入都是实数时，输出也是实数。当一个输入或两个输入是复数时，输出也是复数。除第一个维度外，两个输入的所有输入端口维度都必须具有相同的值。

当索引超出其有效范围时，输入 u 和 v 为零。

输出

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Port_1 — 输出信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

卷积信号，根据输入信号以标量、向量、矩阵或 N-D 数组形式返回。当两个输入都是实数时，输出也是实数。当一个输入或两个输入是复数时，输出也是复数。当索引超出其有效范围时，输入 u 和 v 为零。有关卷积信号如何根据输入而变化的更多详细信息，请参阅详细信息。

参数

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“主要”选项卡

计算域 — 计算域
时间 (默认) | 频率 | 最快

设置模块计算卷积的域：

时间 - 模块在时域中计算，这样可以最小化内存使用量。
频率 - 模块在频域中计算，这可能比在时域中计算需要的计算次数更少，具体取决于输入长度。
最快 - 模块在计算次数最少的域中进行计算。

仅在时域中支持定点信号。输入定点信号时，请确保将计算域参数设置为时间。

“数据类型”选项卡

舍入模式 — 舍入运算方法
向下 (默认) | 向上 | 收敛 | 最邻近值 | 舍入 | 最简 | 零

将定点运算的舍入模式指定为以下模式之一：

向下
向上
收敛
最邻近值
舍入
最简
零

有关更多详细信息，请参阅舍入模式。

注意

当满足以下所有条件时，舍入模式和对整数溢出进行饱和处理参数对数值结果没有影响：

乘积输出数据类型为继承:通过内部规则继承。
累加器数据类型为继承:通过内部规则继承。
输出数据类型为继承:与累加器相同。

使用这些数据类型设置时，模块以全精度模式工作。

对整数溢出进行饱和处理 — 溢出操作的方法
`off` (默认) | `on`

选中此参数时，模块会对其定点运算的结果进行饱和处理。清除此参数时，模块会对其定点运算的结果进行绕回处理。有关饱和和绕回的详细信息，请参阅定点运算的溢出处理。

注意

当满足以下所有条件时，舍入模式和对整数溢出进行饱和处理参数对数值结果没有影响：

乘积输出数据类型为继承:通过内部规则继承。
累加器数据类型为继承:通过内部规则继承。
输出数据类型为继承:与累加器相同。

使用这些数据类型设置时，模块以全精度模式工作。

乘积输出 — 乘积输出数据类型
继承:通过内部规则继承 (默认) | 继承:与第一个输入相同 | fixdt([],16,0)

乘积输出指定 Convolution 模块中乘积运算的输出的数据类型。

继承:通过内部规则继承 - 模块根据内部规则继承乘积输出数据类型。有关此规则的详细信息，请参阅Inherit via Internal Rule。
继承:与第一个输入相同 - 模块指定乘积输出数据类型与第一个输入数据类型相同。
fixdt([],16,0) - 模块指定一种自动确定符号的二进制小数点定标的定点数据类型，其字长为 16 位，小数长度为 0。

您也可以使用数据类型助手来设置乘积输出数据类型。要使用该助手，请点击显示数据类型助手按钮。

有关数据类型助手的详细信息，请参阅使用数据类型助手指定数据类型 (Simulink)。

有关乘积输出数据类型的详细信息，请参阅Multiplication Data Types和定点数据类型。

累加器 — 累加器的数据类型
`Inherit: Inherit via internal rule` (默认) | `Inherit: Same as first input` | `Inherit: Same as product output` | `fixdt([],16,0)`

累加器指定 Convolution 模块中累加运算的输出的数据类型。

继承:通过内部规则继承 - 模块根据内部规则继承累加器数据类型。有关此规则的详细信息，请参阅Inherit via Internal Rule。
继承:与第一个输入相同 - 模块指定累加器数据类型与第一个输入数据类型相同。
继承:与乘积输出相同 - 模块指定累加器数据类型与乘积输出数据类型相同。
fixdt([],16,0) - 模块指定一种自动确定符号的二进制小数点定标的定点数据类型，其字长为 16 位，小数长度为 0。

您也可以使用数据类型助手来设置累加器数据类型。要使用该助手，请点击显示数据类型助手按钮。

有关数据类型助手的详细信息，请参阅使用数据类型助手指定数据类型 (Simulink)。

有关如何在此模块中使用累加器数据类型的图示，请参阅定点数据类型。

输出 — 输出的数据类型
继承:与累加器相同 (默认) | 继承:与输入相同 | 继承:与乘积输出相同 | fixdt([],16,0)

输出指定 Convolution 模块的输出的数据类型。

继承:与累加器相同 - 模块指定输出数据类型与累加器数据类型相同。
继承:与第一个输入相同 - 模块指定输出数据类型与第一个输入数据类型相同。
继承:与乘积输出相同 - 模块指定输出数据类型与乘积输出数据类型相同。
fixdt([],16,0) - 模块指定一种自动确定符号的二进制小数点定标的定点数据类型，其字长为 16 位，小数长度为 0。

您也可以使用数据类型助手来设置输出数据类型。要使用该助手，请点击显示数据类型助手按钮。

有关详细信息，请参阅控制信号的数据类型 (Simulink)。

有关输出数据类型的详细信息，请参阅定点数据类型。

输出最小值 — 模块可以输出的最小值
`[]` (默认) | 标量

指定模块可以输出的最小值。Simulink 使用此最小值来执行：

仿真范围检查。请参阅指定信号范围 (Simulink)。
定点数据类型的自动定标。

输出最大值 — 模块可以输出的最大值
`[]` (默认) | 标量

指定模块可以输出的最大值。Simulink 使用此最大值来执行：

仿真范围检查。请参阅指定信号范围 (Simulink)。
定点数据类型的自动定标。

锁定数据类型设置以防止被定点工具更改 — 防止定点工具覆盖数据类型
`off` (默认) | `on`

选择此参数可防止定点工具覆盖您在“模块”对话框中指定的数据类型。

模块特性

数据类型	`double` \| `fixed point` \| `integer` \| `single`
直接馈通	`no`
多维信号	`no`
可变大小信号	`no`
过零检测	`no`

详细信息

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选择合适的卷积模块

问题	解答	推荐的模块
您打算执行多少次卷积？	许多卷积，在每个时间步执行一次	Convolution 模块
您打算执行多少次卷积？	在整个仿真期间执行一次卷积	Convolution 模块 Discrete FIR Filter 模块
您的输入序列有多长？	两个序列都为有限长度	Convolution 模块 Discrete FIR Filter 模块
您的输入序列有多长？	一个序列具有无限（非预先确定）的长度	Discrete FIR Filter 模块
有多少输入是标量流？	无	Convolution 模块 Discrete FIR Filter 模块
有多少输入是标量流？	一个或两个	Buffer 模块，后跟 Convolution 模块 Discrete FIR Filter 模块

对两个 N 维数组执行卷积

模块始终沿第一个维度计算两个 N 维输入数组的卷积。当两个输入都是 N 维数组时，其第一个维度的大小可以不同，但所有其他维度的大小必须相等。例如，如果 u 是 M_u×N×P 数组，而 v 是 M_v×N×P 数组，则输出是 (M_u+M_v–1)×N×P 数组。

如果 u 是 M_u×N 矩阵并且 v 是 M_v×N 矩阵，则输出 y 是 (M_u+M_v–1)×N 矩阵，其第 j 列包含以下元素：

$\begin{matrix} y_{i, j} = \sum_{k = 0}^{\max (M_{u}, M_{v}) - 1} u_{k, j} v_{(i - k), j} & 0 \leq i \leq (M_{u} + M_{v} - 2) \end{matrix}$

当索引超出其有效范围时，输入 u 和 v 为零。当两个输入都是实数时，输出也是实数。当一个输入或两个输入是复数时，输出也是复数。

将列向量与 N 维数组进行卷积

当一个输入是列向量、另一个输入是 N 维数组时，模块独立地将向量与 N 维输入数组的第一个维度进行卷积。例如，如果 u 是 M_u×1 列向量，而 v 是 M_v×N 矩阵，则输出是 (M_u+M_v–1)×N 矩阵，其第 j 列包含以下元素：

$\begin{matrix} y_{i, j} = \sum_{k = 0}^{\max (M_{u}, M_{v}) - 1} u_{k} v_{(i - k), j} & 0 \leq i \leq (M_{u} + M_{v} - 2) \end{matrix}$

对两个列向量进行卷积

Convolution 模块也接受两个列向量输入。当 u 和 v 是长度为 M_u 和 M_v 的列向量时，Convolution 模块使用长度 M_u 和 M_v 执行向量卷积，使得：

$\begin{matrix} y_{i} = \sum_{k = 0}^{\max (M_{u}, M_{v}) - 1} u_{k} v_{(i - k)} & 0 \leq i \leq (M_{u} + M_{v} - 2) \end{matrix}$

输出是 (M_u+M_v–1)×1 列向量。

定点数据类型

下图显示 Convolution 模块中用于定点信号的数据类型（仅限时域）。

您可以在模块对话框中设置乘积输出、累加器和输出数据类型，如参数中所述。

当输入为实数时，乘法器的输出为乘积输出数据类型。当输入是复数时，乘法的结果是累加器数据类型。有关如何执行乘法运算的详细信息，请参阅Multiplication Data Types。

注意

当一个或两个输入是有符号定点信号时，所有内部模块数据类型均为有符号定点。仅当两个输入都是无符号定点信号时，内部模块数据类型才是无符号定点。

Convolution

描述

示例

Convolution of Two Inputs

端口

输入

Port_1 — 第一个输入信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

Port_2 — 第二个输入信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N 维数组

输出

Port_1 — 输出信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

参数

“主要”选项卡

计算域 — 计算域
时间 (默认) | 频率 | 最快

“数据类型”选项卡

舍入模式 — 舍入运算方法
向下 (默认) | 向上 | 收敛 | 最邻近值 | 舍入 | 最简 | 零

对整数溢出进行饱和处理 — 溢出操作的方法
`off` (默认) | `on`

乘积输出 — 乘积输出数据类型
继承:通过内部规则继承 (默认) | 继承:与第一个输入相同 | fixdt([],16,0)

累加器 — 累加器的数据类型
`Inherit: Inherit via internal rule` (默认) | `Inherit: Same as first input` | `Inherit: Same as product output` | `fixdt([],16,0)`

输出 — 输出的数据类型
继承:与累加器相同 (默认) | 继承:与输入相同 | 继承:与乘积输出相同 | fixdt([],16,0)

输出最小值 — 模块可以输出的最小值
`[]` (默认) | 标量

输出最大值 — 模块可以输出的最大值
`[]` (默认) | 标量

锁定数据类型设置以防止被定点工具更改 — 防止定点工具覆盖数据类型
`off` (默认) | `on`

模块特性

详细信息

选择合适的卷积模块

对两个 N 维数组执行卷积

将列向量与 N 维数组进行卷积

对两个列向量进行卷积

定点数据类型

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 Simulink® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

定点转换
使用 Fixed-Point Designer™ 设计和仿真定点系统。

版本历史记录

另请参阅

函数

模块

Convolution

描述

示例

Convolution of Two Inputs

端口

输入

Port_1 — 第一个输入信号 标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

Port_2 — 第二个输入信号 标量 | 向量 | 矩阵 | N 维数组

输出

Port_1 — 输出信号 标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

参数

“主要”选项卡

计算域 — 计算域 时间 (默认) | 频率 | 最快

“数据类型”选项卡

舍入模式 — 舍入运算方法 向下 (默认) | 向上 | 收敛 | 最邻近值 | 舍入 | 最简 | 零

对整数溢出进行饱和处理 — 溢出操作的方法 off (默认) | on

乘积输出 — 乘积输出数据类型 继承:通过内部规则继承 (默认) | 继承:与第一个输入相同 | fixdt([],16,0)

累加器 — 累加器的数据类型 Inherit: Inherit via internal rule (默认) | Inherit: Same as first input | Inherit: Same as product output | fixdt([],16,0)

输出 — 输出的数据类型 继承:与累加器相同 (默认) | 继承:与输入相同 | 继承:与乘积输出相同 | fixdt([],16,0)

输出最小值 — 模块可以输出的最小值 [] (默认) | 标量

输出最大值 — 模块可以输出的最大值 [] (默认) | 标量

锁定数据类型设置以防止被定点工具更改 — 防止定点工具覆盖数据类型 off (默认) | on

模块特性

详细信息

选择合适的卷积模块

对两个 N 维数组执行卷积

将列向量与 N 维数组进行卷积

对两个列向量进行卷积

定点数据类型

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 Simulink® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

定点转换 使用 Fixed-Point Designer™ 设计和仿真定点系统。

版本历史记录

另请参阅

函数

模块

Port_1 — 第一个输入信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

Port_2 — 第二个输入信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N 维数组

Port_1 — 输出信号
标量 | 向量 | 矩阵 | N-D 数组

计算域 — 计算域
时间 (默认) | 频率 | 最快

舍入模式 — 舍入运算方法
向下 (默认) | 向上 | 收敛 | 最邻近值 | 舍入 | 最简 | 零

对整数溢出进行饱和处理 — 溢出操作的方法
`off` (默认) | `on`

乘积输出 — 乘积输出数据类型
继承:通过内部规则继承 (默认) | 继承:与第一个输入相同 | fixdt([],16,0)

累加器 — 累加器的数据类型
`Inherit: Inherit via internal rule` (默认) | `Inherit: Same as first input` | `Inherit: Same as product output` | `fixdt([],16,0)`

输出 — 输出的数据类型
继承:与累加器相同 (默认) | 继承:与输入相同 | 继承:与乘积输出相同 | fixdt([],16,0)

输出最小值 — 模块可以输出的最小值
`[]` (默认) | 标量

输出最大值 — 模块可以输出的最大值
`[]` (默认) | 标量

锁定数据类型设置以防止被定点工具更改 — 防止定点工具覆盖数据类型
`off` (默认) | `on`

C/C++ 代码生成
使用 Simulink® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

定点转换
使用 Fixed-Point Designer™ 设计和仿真定点系统。