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1y(n)=x(n)*h(n)=Σx(m)h(n-m)my(n)x(n)和h(n)的N点圆周卷积为：yN(n)=x(m)h((n-m))RN(n)完成卷积运算，要求N=2y。采用补零的办法是x(n)和h(n)的长度均为N。（2）计算x(n)和h(n)的N点FFTFFTx(n)喻X(k)FFTh(n)喻H(k)Y(k)=X(k)H(k)Y(k)—我们考察单位取样响应为h(n)的线性系统，输入为x(n)，输出为y(n)，则y(n)=x(n)*h(n)2当输入序列时再开始进行卷积，会使输出相对输入有较大的延时，再者如果序列太长，需要大量的存储单元。为此，我们把，分别求出每段的卷积，合在一起其到最后的总输出。重叠保留法：设x(n)的长度为NX，h(n)的长度为M。我们把序列x(n)分成多段N点序列xi(n)，每段与前一段重叠M-1个样本。由于第一段没有前一段保留信号，为了修正，我们在第一个输入段前面填充M-1个零。计算每一段h(n)的圆周卷积，则其每段卷积结果（1）在x(n)前面填充M-1个零，一一一—M-1个^FFTxi(n)喻Xi(k)FFTh(n)喻H(k)Y(k)=Xi(k)H(k)IFFTY(k)喻yi(n)（4）舍去每一段卷积结果的前M-1个样本，连接剩下样本，得到卷积结果y(n)。iM数量级相同。以x(n)表示每段信号，则i伪3伪x(n)*y(n)=xi(n)*h(n)每一段卷积yi(n)的长度为L+M-1，所以在做求和时，相邻两段序列有M-1个样本不重叠部分共同组成输出y(n)。i（1）将x(n)分为若干L点子段x(n)。i（2）计算每一段与h(n)的卷积yi(n)，根据快速卷积算法利用FFT计算卷积。伪y(n)=yi(n-iL)4h=[cos(0.2*pi*n2),zeros(1h=cos(0.2*pi.*ones(15h=cos(0.2*pi.*ones(1x_temp=x(((count-1)*subLen+1):(count*6y(((count-1)*subLen+1):(count*subLen+M-1))=y(((count-1)*subL结论：与第二问的结果进行比较，发现运用重叠相加x_temp=x_bar(((count-1)*useLen+1):(count-1)*useLeny(((count-1)*useLen+1):(count*useLen))=y_tempx_temp=x_bar((count*us

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