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Views¿Cómo hacer la convolución circular N-Point para la señal 1D con numpy?
Quiero una función de convolución circular donde pueda establecer el número N como quiera.
Todos los ejemplos que miré aquí y aquí asumen que se requiere relleno completo, pero eso no es lo que quiero.
Quiero tener el resultado para diferentes valores de N
- entonces la entrada sería
Ny y dos matrices diferentes de valores - la salida debe ser la señal convolucionada de punto N
Aquí está la fórmula para la convolución circular. Sub N puede verse como la operación de módulo.
actualizacion para posible solucion
Esta respuesta es una solución adecuada cuando la matriz a se apila de acuerdo con los diferentes casos de N .
Cuando encuentre tiempo, publicaré una respuesta completa, mientras tanto, siéntase libre de hacerlo.
¡Gracias a @André por señalar esto en los comentarios!
ejemplos de entrada/salida de aquí
norte = 4
N = 7 con relleno cero
1 answers
Answer question0
Creo que esto debería funcionar:
def conv(x1, x2, N): n, m = np.ogrid[:N, :N] return (x1[:N] * x2[(n - m) % N]).sum(axis=1)Esta es una traducción directa de la fórmula publicada en la pregunta:
Para implementar esta fórmula, primero calculamos una matriz de índices utilizados por x₂. Esto se hace usando el código
n, m = np.ogrid[:N, :N] indices = (n - m) % N Por ejemplo, para N=5 , los indices de la matriz son:
[[0 4 3 2 1] [1 0 4 3 2] [2 1 0 4 3] [3 2 1 0 4] [4 3 2 1 0]] La entrada en la fila i-ésima y la columna j-ésima es (ij) % N . Luego, x2[indices] crea una matriz que consta de elementos de x2 correspondientes a estos índices. Resta multiplicar cada fila de este arreglo por los primeros N elementos de x1 y sacar la suma de cada fila:
(x1[:N] * x2[indices]).sum(axis=1)