La convolución circular , también conocida como convolución cíclica , es un caso especial de convolución periódica , que consiste en la convolución de dos funciones periódicas con el mismo periodo. La convolución periódica surge, por ejemplo, en el contexto de la transformada discreta de Fourier (DTFT). En particular, la DTFT del producto de dos secuencias discretas es la convolución periódica de las DTFT de las secuencias individuales. Cada DTFT es una suma periódica de una función de transformada de Fourier continua (véase Transformada discreta de Fourier § Relación con la transformada de Fourier ). Si bien las DTFT suelen ser funciones continuas de la frecuencia, los conceptos de convolución periódica y circular también son directamente aplicables a secuencias discretas de datos. En este contexto, la convolución circular desempeña un papel importante en la maximización de la eficiencia de un determinado tipo de operación de filtrado común.
Definiciones
La convolución periódica de dos funciones T-periódicas,ypuede definirse como :
dóndees un parámetro arbitrario. Una definición alternativa, en términos de la notación de convolución lineal normal o aperiódica , se deduce de la expresiónycomo sumas periódicas de componentes aperiódicosy, es decir :
Entonces :
Ambas formas pueden denominarse convolución periódica . [ a ] El término convolución circular [ 2 ] [ 3 ] surge del importante caso especial de restringir las porciones no nulas de ambasyal intervalo Entonces la suma periódica se convierte en una extensión periódica [ b ] , que también puede expresarse como una función circular :
Y los límites de integración se reducen a la longitud de la función.:
Secuencias discretas
De manera similar, para secuencias discretas y un parámetro N , podemos escribir una convolución circular de funciones aperiódicas.y como :
Esta función es N -periódica. Tiene como máximo N valores únicos. Para el caso especial en que la extensión no nula tanto de x como de h sea ≤ N , es reducible a una multiplicación de matrices donde el núcleo de la transformada integral es una matriz circulante .
Ejemplo

En la figura se ilustra un caso de gran interés práctico. La duración de la secuencia x es N (o menor), y la de la secuencia h es significativamente menor. Por lo tanto, muchos de los valores de la convolución circular coinciden con los valores de x*h , lo cual es precisamente el resultado deseado cuando la secuencia h es un filtro de respuesta de impulso finito (FIR). Además, la convolución circular es muy eficiente de calcular mediante un algoritmo de transformada rápida de Fourier (FFT) y el teorema de convolución circular .
También existen métodos para procesar una secuencia x que supera un valor práctico para N. La secuencia se divide en segmentos ( bloques ) y se procesa por partes. A continuación, los segmentos filtrados se recomponen cuidadosamente. Los efectos de borde se eliminan superponiendo los bloques de entrada o de salida. Para facilitar la explicación y comparación de los métodos, los analizamos en el contexto de una secuencia h de longitud 201 y un tamaño de FFT de N = 1024.
Bloques de entrada superpuestos
Este método utiliza un tamaño de bloque igual al tamaño de la FFT (1024). Lo describimos primero en términos de convolución normal o lineal . Cuando se realiza una convolución normal en cada bloque, hay transitorios de inicio y decaimiento en los bordes del bloque, debido a la latencia del filtro (200 muestras). Solo 824 de las salidas de la convolución no se ven afectadas por los efectos de borde. Las demás se descartan o simplemente no se calculan. Esto causaría huecos en la salida si los bloques de entrada son contiguos. Los huecos se evitan superponiendo los bloques de entrada en 200 muestras. En cierto sentido, 200 elementos de cada bloque de entrada se "guardan" y se transfieren al siguiente bloque. Este método se denomina superposición-guardado , [ 4 ] aunque el método que describimos a continuación requiere un "guardado" similar con las muestras de salida.
Cuando se utiliza una FFT para calcular las 824 muestras DFT no afectadas, no tenemos la opción de no calcular las muestras afectadas, pero los efectos de borde inicial y final se superponen y se suman debido a la convolución circular. En consecuencia, la salida de la FFT inversa (IFFT) de 1024 puntos contiene solo 200 muestras de efectos de borde (que se descartan) y las 824 muestras no afectadas (que se conservan). Para ilustrar esto, el cuarto cuadro de la figura de la derecha muestra un bloque que se ha extendido periódicamente (o "circularmente"), y el quinto cuadro muestra los componentes individuales de una convolución lineal realizada en toda la secuencia. Los efectos de borde son donde las contribuciones de los bloques extendidos se superponen con las contribuciones del bloque original. El último cuadro es la salida compuesta, y la sección coloreada en verde representa la porción no afectada.
Bloques de salida superpuestos
Este método se conoce como superposición-suma . [ 4 ] En nuestro ejemplo, utiliza bloques de entrada contiguos de tamaño 824 y rellena cada uno con 200 muestras de valor cero. Luego, superpone y suma los bloques de salida de 1024 elementos. No se descarta nada, pero se deben "guardar" 200 valores de cada bloque de salida para la suma con el siguiente bloque. Ambos métodos avanzan solo 824 muestras por IFFT de 1024 puntos, pero la superposición-guardado evita el relleno inicial de ceros y la suma final.
Véase también
Citas de página
- ↑ McGillem y Cooper , pág. 172 (4-6)
- ↑ McGillem y Cooper , pág. 183 (4-51)
- ↑ Oppenheim y Shafer , pág. 559 (8.59)
- ↑ Oppenheim y Shafer , pág. 571 (8.114), mostrado en formato digital
- ↑ McGillem y Cooper , pág. 171 (4-22), mostrado en formato digital.
Referencias
- ↑ Jeruchim, Michel C.; Balaban, Philip; Shanmugan, K. Sam (octubre de 2000). Simulación de sistemas de comunicación: modelado, metodología y técnicas (2.ª ed.). Nueva York: Kluwer Academic Publishers. págs. 73–74 . ISBN 0-30-646267-2.
- 1 2 Udayashankara, V. (junio de 2010). Procesamiento digital de señales en tiempo real . India: Prentice-Hall. pág. 189. ISBN 978-8-12-034049-7.
- ↑ Priemer, Roland (julio de 1991). Procesamiento de señales introductorio . Serie avanzada en ingeniería eléctrica e informática. Vol. 6. Teaneck, NJ: World Scientific Pub Co Inc. págs. 286–289 . ISBN 9971-50-919-9.
- 1 2 Rabiner, Lawrence R.; Gold, Bernard (1975). Teoría y aplicación del procesamiento digital de señales . Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. págs. 63–67 . ISBN 0-13-914101-4.
- Oppenheim, Alan V .; Schafer, Ronald W .; Buck, John R. (1999). Procesamiento de señales en tiempo discreto (2.ª ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. pp. 548 , 571. ISBN 0-13-754920-2.
- McGillem, Clare D.; Cooper, George R. (1984). Análisis de señales y sistemas continuos y discretos (2.ª ed.). Holt, Rinehart and Winston. ISBN 0-03-061703-0.
Lecturas adicionales
- Oppenheim, Alan V.; Willsky, con S. Hamid (1998). Señales y sistemas . Pearson Education. ISBN 0-13-814757-4.
- Análisis funcional
- Procesamiento de imágenes
- Operaciones binarias