8点圆周卷积计算方法图示
圆周卷积计算方法？
圆周卷积计算方法？
圆周卷积可以经由圆周卷积定理使用快速傅立叶变换（FFT）而有效率的计算。因此，若原本的（线性）卷积能转换成圆周卷积来计算，会远比直接计算更快速。考虑到长度L 和长度 M 的有限长度离散信号，做卷积之后会成为长度
的信号，因此只要把两离散信号补上适当数目的零（zero-padding）成为 N 点信号，其中
，则它们的圆周卷积就与卷积相等。即可接着用 N 点 FFT 作计算。
信号与系统里面I型系统II型系统是说什么来着？
可以说数字信号处理分为几部分：第一部分就是离散信号与系统，说的也是信号与系统那一套，只不过变到了离散域，比如DTFT，DFS,,Z变换，比如周期卷积和圆周卷积第二部分则是离散信号与系统在信号分析的应用：提出工程方法：DFT以及其快速算法FFT，DFT的理论则紧扣实际分析，比如牵扯频率分辨率，快速卷积算法第三部分则是离散信号与系统在信号处理中的应用：主要就是数字滤波器，分为IIR和FIR，分别介绍设计方法和规范型系统框图以及流图第四部分则是高级的分析手段，有的书有，有什么现代谱分析处理之类的高级方法，诸如谱估计第五部分则是数字信号处理实现，就是用硬件DSP芯片实现数字信号处理。这门课可以说前半部分是离散信号与系统，后半部分是其应用，所以可以说既继承了信号也发展了信号
数字信号处理，如EEG信号，使用深度学习做的话，有什么思路？
首先从直觉上，比如对采集到的较高质量的ExG(EEG脑电、ECG心电、EMG肌电、EOG眼动等)信号，都需要经过各种信号处理技术进行识别和分析，根据不同的信号特点和应用场景，深度学习都存在一些机会。目前来看，在生物医学领域，处理图像和处理信号会是深度学习主要的两个应用点。可以说数字信号处理分为几部分： 第一部分就是离散信号与系统，说的也是信号与系统那一套，只不过变到了离散域，比如DTFT，DFS,,Z变换，比如周期卷积和圆周卷积 第二部分则是离散信号与系统在信号分析的应用：提出工程方法：DFT以及其快速算法FFT，DFT的理论则紧扣实际分析，比如牵扯频率分辨率，快速卷积算法 第三部分则是离散信号与系统在信号处理中的应用：主要就是数字滤波器，分为IIR和FIR，分别介绍设计方法和规范型系统框图以及流图 第四部分则是高级的分析手段，有的书有，有什么现代谱分析处理之类的高级方法，诸如谱估计 第五部分则是数字信号处理实现，就是用硬件DSP芯片实现数字信号处理。如果根据信道中传输的信号类型来分，则物理信道可分为模拟信道和数字信道。但是计算机产生的是离散脉冲表示的数字信号，因此要利用电话交换网实现计算机的数字脉冲信号的传输，就必须首先将数字脉冲信号转换成模拟信号。模拟信号和数字信号之间可以相互转换：模拟信号一般通过PCM脉码调制(Pulse Code Modulation)方法量化为数字信号，即让模拟信号的不同幅度分别对应不同的二进制值，例如采用8位编码可将模拟信号量化为2^8256个量级，实用中常采取24位或30位编码；数字信号一般通过对载波进行移相(Phase Shift)的方法转换为模拟信号。