Convolution

Convolution de deux entrées

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Bibliothèques :
DSP System Toolbox / Signal Operations

Description

Le bloc Convolution convolue la première dimension d'un tableau en entrée u en N dimensions avec la première dimension d'un tableau en entrée v multidimensionnel. Le bloc peut également convoluer un vecteur colonne avec la première dimension d'un tableau en entrée multidimensionnel.

L'équation générale de la convolution est la suivante :

$$y(k)={\displaystyle \sum _n^{}u(n-k)v(k)}$$

Deux blocs DSP System Toolbox™ peuvent être utilisés pour convoluer deux signaux d'entrée :

• Convolution

• Discrete FIR Filter (Simulink)

Le bloc Convolution suppose que tous les éléments de u et v sont disponibles à chaque pas de temps Simulink^® et calcule la convolution complète à chaque pas.

Le bloc Discrete FIR Filter peut servir à convoluer les signaux dans les cas où tous les éléments de v sont disponibles à chaque pas de temps, mais où u est une séquence qui intervient sur toute la durée de la simulation. Lorsque vous utilisez le bloc Discrete FIR Filter, la convolution n’est calculée qu’une seule fois.

Pour identifier le bloc répondant le mieux à vos besoins, veuillez consulter Choisir le bloc de convolution qui convient.

Exemples

Convolution of Two Inputs

How to convolve two vectors using the Convolution block.

• Ouvrir le script

Ports

Entrée

Port_1 — Premier signal d’entrée

scalaire | vecteur | matrice | tableau ND

Première entrée u définie par un scalaire, un vecteur, une matrice ou un tableau ND. Lorsque les deux entrées sont réelles, la sortie l’est également. Lorsqu’au moins l’une des deux entrées est complexe, la sortie l’est également. Toutes les dimensions de port des deux entrées, à l'exception de la première, doivent présenter la même valeur.

Les entrées u et v présentent la valeur zéro lorsqu'elles sont indexées en dehors de leurs plages valides.

Types de données : single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | fixed point
Support des nombres complexes : Oui

Port_2 — Deuxième signal d’entrée

scalaire | vecteur | matrice | tableau ND

Deuxième entrée v définie par un scalaire, un vecteur, une matrice ou un tableau en N dimensions. Lorsque les deux entrées sont réelles, la sortie l’est également. Lorsqu’au moins l’une des deux entrées est complexe, la sortie l’est également. Toutes les dimensions de port des deux entrées, à l'exception de la première, doivent présenter la même valeur.

Les entrées u et v présentent la valeur zéro lorsqu'elles sont indexées en dehors de leurs plages valides.

Types de données : single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | fixed point
Support des nombres complexes : Oui

Sortie

Port_1 — Signal de sortie

scalaire | vecteur | matrice | tableau ND

Signal convolué, renvoyé sous la forme d’un scalaire, d’un vecteur, d’une matrice ou d’un tableau ND selon les signaux d’entrée. Lorsque les deux entrées sont réelles, la sortie l’est également. Lorsqu’au moins l’une des deux entrées est complexe, la sortie l’est également. Les entrées u et v présentent la valeur zéro lorsqu'elles sont indexées en dehors de leurs plages valides. Pour plus de précisions sur la manière dont le signal convolué évolue en fonction des entrées, veuillez consulter En savoir plus.

Types de données : single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | fixed point
Support des nombres complexes : Oui

Paramètres

Onglet principal

Computation domain — Domaine computationnel

Time (par défaut) | Frequency | Fastest

Définissez le domaine dans lequel le bloc calcule les convolutions :

• Time : le bloc effectue ses calculs dans le domaine temporel, ce qui réduit au minimum l'utilisation de la mémoire.

• Frequency : le bloc effectue ses calculs dans le domaine fréquentiel, ce qui peut nécessiter moins de calculs que dans le domaine temporel, selon la longueur de l'entrée.

• Fastest : le bloc effectue ses calculs dans le domaine qui minimise le nombre de calculs.

Les signaux en virgule fixe ne sont supportés que dans le domaine temporel. Lors de la saisie de signaux en virgule fixe, veillez à définir le paramètre Computation domain sur Time.

Onglet Data Types

Rounding mode — Mode d'arrondi

Floor (par défaut) | Ceiling | Convergent | Nearest | Round | Simplest | Zero

Spécifiez le mode d'arrondi pour les opérations en virgule fixe en choisissant l'une des options suivantes :

• Floor

• Ceiling

• Convergent

• Nearest

• Round

• Simplest

• Zero

Pour plus de précisions, veuillez consulter Modes d’arrondi.

Remarque

Les paramètres Rounding mode et Saturate on integer overflow n'ont aucune incidence sur les résultats numériques lorsque toutes ces conditions sont satisfaites :

• Les données Product output sont de type Inherit: Inherit via internal rule.

• Les données Accumulator sont de type Inherit: Inherit via internal rule.

• Les données Output sont de type Inherit: Same as accumulator.

Avec ces paramètres de type de données, le bloc fonctionne en mode pleine justesse.

Saturate on integer overflow — Mode de gestion des dépassements

off (par défaut) | on

Lorsque vous sélectionnez ce paramètre, le bloc effectue une saturation du résultat de son opération en virgule fixe. Lorsque vous désélectionnez ce paramètre, le bloc encapsule le résultat de son opération en virgule fixe. Pour plus de précisions concernant les fonctions saturate et wrap, veuillez consulter Gestion des dépassements pour les opérations en virgule fixe.

Remarque

Les paramètres Rounding mode et Saturate on integer overflow n'ont aucune incidence sur les résultats numériques lorsque toutes ces conditions sont satisfaites :

• Les données Product output sont de type Inherit: Inherit via internal rule.

• Les données Accumulator sont de type Inherit: Inherit via internal rule.

• Les données Output sont de type Inherit: Same as accumulator.

Avec ces paramètres de type de données, le bloc fonctionne en mode pleine justesse.

Product output — Type de données de sortie du produit

Inherit: Inherit via internal rule (par défaut) | Inherit: Same as first input | fixdt([],16,0)

Product output définit le type de données du résultat d'une opération de produit dans le bloc Convolution.

• Inherit: Inherit via internal rule : le bloc hérite du type de données de sortie du produit sur la base d’une règle interne. Pour plus d’informations sur cette règle, veuillez consulter Inherit via Internal Rule.

• Inherit: Same as first input : le bloc définit le même type pour les données de sortie du produit que celui des données de la première entrée.

• fixdt([],16,0) : le bloc définit un type de données en virgule fixe, auto-signé, en virgule binaire et mis à l'échelle, avec une longueur de mot de 16 bits et une longueur de fraction de 0.

Vous pouvez également définir le type de données Product output avec le Data Type Assistant. Pour utiliser l'assistant, cliquez sur le bouton Show data type assistant.

Pour plus d’informations sur l’assistant de type de données, veuillez consulter Specify Data Types Using Data Type Assistant (Simulink).

Pour plus d’informations sur le type de données de sortie du produit, veuillez consulter Multiplication Data Types et Types de données en virgule fixe.

Accumulator — Type de données de l'accumulateur

Inherit: Inherit via internal rule (par défaut) | Inherit: Same as first input | Inherit: Same as product output | fixdt([],16,0)

Accumulator définit le type de données de la sortie d'une opération d'accumulation dans le bloc Convolution.

• Inherit: Inherit via internal rule : le bloc hérite du type de données de l’accumulateur sur la base d’une règle interne. Pour plus d’informations sur cette règle, veuillez consulter Inherit via Internal Rule.

• Inherit: Same as first input : le bloc définit le même type pour les données de l‘accumulateur que celui des données de la première entrée.

• Inherit: Same as product output : le bloc définit le même type pour les données de l’accumulateur que celui des données de sortie du produit.

• fixdt([],16,0) : le bloc définit un type de données en virgule fixe, auto-signé, en virgule binaire et mis à l'échelle, avec une longueur de mot de 16 bits et une longueur de fraction de 0.

Vous pouvez également définir le type de données Accumulator avec le Data Type Assistant. Pour utiliser l'assistant, cliquez sur le bouton Show data type assistant.

Pour plus d’informations sur l’assistant de type de données, veuillez consulter Specify Data Types Using Data Type Assistant (Simulink).

Pour visualiser une représentation schématique de l'utilisation du type de données de l’accumulateur dans ce bloc, veuillez consulter Types de données en virgule fixe.

Output — Type de données de la sortie

Inherit: Same as accumulator (par défaut) | Inherit: Same as input | Inherit: Same as product output | fixdt([],16,0)

Output définit le type de données de la sortie du bloc Convolution.

• Inherit: Same as accumulator : le bloc définit le même type pour les données de la sortie que celui des données de l’accumulateur.

• Inherit: Same as first input : le bloc définit le même type pour les données de la sortie que celui des données de la première entrée.

• Inherit: Same as product output : le bloc définit le même type pour les données de la sortie que celui des données de sortie du produit.

• fixdt([],16,0) : le bloc définit un type de données en virgule fixe, auto-signé, en virgule binaire et mis à l'échelle, avec une longueur de mot de 16 bits et une longueur de fraction de 0.

Vous pouvez également définir le type de données Output avec le Data Type Assistant. Pour utiliser l'assistant, cliquez sur le bouton Show data type assistant.

Pour plus d’informations, veuillez consulter Control Data Types of Signals (Simulink).

Pour plus d’informations sur le type de données de la sortie, veuillez consulter Types de données en virgule fixe.

Output Minimum — Valeur minimale que ce bloc peut produire

[] (par défaut) | scalaire

Indiquez la valeur minimale que le bloc peut produire. Simulink utilise cette valeur minimale pour effectuer ce qui suit :

• Vérifier la plage de simulation. Veuillez consulter Specify Signal Ranges (Simulink).

• Mise à l'échelle automatique des types de données en virgule fixe.

Output Maximum — Valeur maximale que ce bloc peut produire

[] (par défaut) | scalaire

Indiquez la valeur maximale que le bloc peut produire. Simulink utilise cette valeur maximale pour effectuer ce qui suit :

• Vérifier la plage de simulation. Veuillez consulter Specify Signal Ranges (Simulink).

• Mise à l'échelle automatique des types de données en virgule fixe.

Lock data type settings against changes by the fixed-point tools — Empêcher les outils en virgule fixe de remplacer les types de données

off (par défaut) | on

Sélectionnez ce paramètre pour empêcher les outils en virgule fixe de remplacer les types de données que vous indiquez dans la boîte de dialogue du bloc.

Caractéristiques des blocs

Types de données	double | fixed point | integer | single
Traversée directe	no
Signaux multidimensionnels	no
Signaux de taille variable	no
Détection des passages à zéro	no

En savoir plus

Choisir le bloc de convolution qui convient

Question	Réponse	Bloc(s) recommandé(s)
Combien de convolutions avez-vous l’intention d’effectuer ?	Beaucoup de convolutions, une par pas de temps	Bloc Convolution
	Une seule convolution sur toute la durée de la simulation	Bloc Convolution Bloc Discrete FIR Filter
Quelle est la longueur de vos séquences d’entrée ?	Les deux séquences présentent une longueur finie	Bloc Convolution Bloc Discrete FIR Filter
	Une séquence présente une longueur infinie (non prédéterminée)	Bloc Discrete FIR Filter
Combien d'entrées sont des flux scalaires ?	aucune	Bloc Convolution Bloc Discrete FIR Filter
	Une ou les deux	Bloc Buffer suivi du bloc Convolution Bloc Discrete FIR Filter

Convoluer deux tableaux en N dimensions

Ce bloc calcule toujours la convolution de deux tableaux multidimensionnels en entrée le long de la première dimension. Lorsque les deux entrées sont des tableaux multidimensionnels, la taille de leur première dimension peut varier, mais celle de toutes les autres doit être identique. Par exemple, lorsque u est un tableau M_u × N × P et que v est un tableau M_v × N × P, on obtient en sortie un tableau (M_u+M_v–1) x N x P.

Lorsque u est une matrice M_u x N et v, une matrice M_v x N, la sortie y est une matrice (M_u+M_v–1) x N dont la je colonne contient les éléments suivants :

$$\begin{array}{cc}{y}_{i,j}={\displaystyle \sum _{k=0}^{\max (M_u,M_v)-1}{u}_{k,j}{v}_{\left(i-k\right),j}}& 0\le i\le \left(M_u+M_v-2\right)\end{array}$$

Les entrées u et v présentent la valeur zéro lorsqu'elles sont indexées en dehors de leurs plages valides. Lorsque les deux entrées sont réelles, la sortie l’est également. Lorsqu’au moins l’une des deux entrées est complexe, la sortie l’est également.

Convoluer un vecteur colonne avec un tableau multidimensionnel

Lorsqu'une entrée est un vecteur colonne et que l'autre est un tableau multidimensionnel, le bloc convolue indépendamment le vecteur et la première dimension du tableau en entrée multidimensionnel. Par exemple, lorsque u est un vecteur colonne M_u x 1 et v, une matrice M_v x N, la sortie est une matrice (M_u+M_v–1) x N dont la je colonne contient les éléments suivants :

$$\begin{array}{cc}{y}_{i,j}={\displaystyle \sum _{k=0}^{\max (M_u,M_v)-1}{u}_k{v}_{\left(i-k\right),j}}& 0\le i\le \left(M_u+M_v-2\right)\end{array}$$

Convoluer deux vecteurs colonnes

Le bloc Convolution accepte également deux vecteurs colonnes en entrée. Lorsque u et v sont des vecteurs colonnes de longueurs M_u et M_v, le bloc Convolution convolue les vecteurs avec des longueurs M_u et M_v de telle sorte que :

$$\begin{array}{cc}{y}_i={\displaystyle \sum _{k=0}^{\max (M_u,M_v)-1}{u}_k{v}_{\left(i-k\right)}}& 0\le i\le \left(M_u+M_v-2\right)\end{array}$$

La sortie obtenue est un vecteur colonne (M_u+M_v-1) x 1.

Types de données en virgule fixe

Ce diagramme présente les types de données utilisés au sein du bloc Convolution pour les signaux en virgule fixe (domaine temporel uniquement).

Vous pouvez définir la sortie du produit, l'accumulateur et les types de données de la sortie dans la boîte de dialogue du bloc, comme l’indique Paramètres.

La sortie du multiplicateur adopte le type de données de sortie du produit lorsque l'entrée est réelle. Lorsque l'entrée est complexe, le résultat de la multiplication adopte le type de données de l'accumulateur. Pour plus de précisions sur la manière dont l'opération de multiplication est effectuée, veuillez consulter Multiplication Data Types.

Remarque

Lorsqu’au moins l'une des deux entrées est un signal en virgule fixe signé, toutes les données internes du bloc sont de type signé en virgule fixe. Les données internes du bloc sont de type non signé en virgule fixe uniquement lorsque les deux entrées sont des signaux non signés en virgule fixe.

Capacités étendues

Génération de code C/C++
Générez du code C et C++ avec Simulink® Coder™.

Conversion en virgule fixe
Concevez et simulez des systèmes en virgule fixe avec Fixed-Point Designer™.

Historique des versions

Introduit avant R2006a

Voir aussi

Fonctions

• conv

Blocs

• Correlation | Discrete FIR Filter (Simulink)