在什么条件下，两序列的圆周卷积和线性卷积相等？

对于长度为N的两个序列x(n)和y(n)，它们的线性卷积为：

h(n) = x(n) * y(n) = ∑(k = 0 to N-1) x(k) * y((n-k) mod N)

其中，“mod”表示取模运算。而它们的圆周卷积为：

g(n) = x(n) ⊛ y(n) = ∑(k = 0 to N-1) x(k) * y((n-k) mod N)

可以看到，两个卷积的计算公式非常相似，唯一的区别在于圆周卷积中的“⊛”符号。

当x(n)和y(n)两个序列的长度N互质时，它们的圆周卷积和线性卷积是相等的，即：

g(n) = h(n)

当N不是质数时，它们的圆周卷积和线性卷积不相等。这是因为当N不是质数时，存在一些非零序列，使得它们的线性卷积为零，但圆周卷积不为零。例如，当N=4时，x(n)=[1,0,1,0]，y(n)=[1,0,0,0]，它们的线性卷积为[1,0,1,0]，但圆周卷积为[1,0,1,1]。因此，当N不是质数时，我们需要注意两种卷积的区别。

相关问题

在什么条件下，两序列的圆周卷积和线性卷积相等

两个序列 $x[n]$ 和 $h[n]$ 的线性卷积 $y[n]=x[n]*h[n]$ 和圆周卷积 $z[n]=x[n]\circledast h[n]$ 的关系可以表示为：
$$
z[n]=\sum_{m=0}^{N-1}x[(n-m)\bmod N]h[m]
$$
其中，$N$ 表示序列长度，$\bmod$ 表示取模运算。

当序列 $x[n]$ 和 $h[n]$ 的长度相等且为 $N$，并且 $x[n]$ 和 $h[n]$ 呈周期性重复，即 $x[n]=x[n+N]$ 和 $h[n]=h[n+N]$，则它们的线性卷积和圆周卷积相等，即 $y[n]=z[n]$。

这个结论可以通过证明得到。具体来说，可以将线性卷积和圆周卷积的公式代入，得到：
$$
\begin{aligned}
y[n]&=\sum_{m=0}^{N-1}x[m]h[n-m]\\
z[n]&=\sum_{m=0}^{N-1}x[(n-m)\bmod N]h[m]
\end{aligned}
$$
由于 $x[n]$ 和 $h[n]$ 呈周期性重复，因此有 $x[(n-m)\bmod N]=x[n-m+kN]$ 和 $h[m]=h[m+lN]$，其中 $k$ 和 $l$ 是任意整数。因此，可以将 $y[n]$ 和 $z[n]$ 中的 $h[n-m]$ 和 $h[m]$ 分别替换为 $h[n-m+kN]$ 和 $h[m+lN]$，得到：
$$
\begin{aligned}
y[n]&=\sum_{k=0}^{\infty}\sum_{l=0}^{\infty}x[n-m+kN]h[m+lN]\\
z[n]&=\sum_{k=0}^{\infty}\sum_{l=0}^{\infty}x[n-m+kN]h[m+lN]
\end{aligned}
$$
由于 $x[n]$ 和 $h[n]$ 是周期性重复的，因此可以将 $k$ 和 $l$ 的范围限制在 $0\leq k,l\leq 1$，并且将 $m$ 的范围限制在 $0\leq m\leq N-1$，即：
$$
\begin{aligned}
y[n]&=\sum_{m=0}^{N-1}x[n-m]h[m]\\
z[n]&=\sum_{m=0}^{N-1}x[n-m]h[m]
\end{aligned}
$$
因此，可以得到 $y[n]=z[n]$，即在序列长度相等且呈周期性重复的情况下，线性卷积和圆周卷积是相等的。

线性卷积和圆周卷积何时相等

线性卷积（也称为标准卷积）通常应用于信号处理和深度学习中的图像或时间序列数据，而圆周卷积主要是在离散傅里叶变换（DFT）的上下文中使用，用于处理周期性信号。两者之间的等价条件取决于特定的数学背景。

线性卷积在实数域中，当输入信号和滤波器满足特定边界条件，并且假设它们都是无限长或者在边界上被正确地延伸（如零填充），那么它们与周期延拓后在频率域（通过DFT）进行的圆周卷积是等效的。这是因为实数信号的DFT具有对称性，这使得我们可以通过简单的裁剪得到圆周卷积的结果。

然而，在一般情况下，线性卷积是在时间或空间域直接操作，而圆周卷积则是在频域处理，两者在物理意义和计算方法上是不同的。只有在特定条件下，如上述提到的周期性和无限延伸，这两个概念才会在数学上相等。