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conv函数相当于把两个函数对应处的元素相乘并求和，所以采样越密，参与运算的元素就越多，其和自然也就越大。以楼上那个程序为例，a有11个元素，所以x1最大值为11；b有101个元素，所以x2最大值为101。这不一定是10倍的关系，而是取决于究竟有多少元素参加了运算。 所以，想得到稳定的结果，应该对其进行适当缩放。 |
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这个近似的方法解释这个问题： a=1:1e-7:1+1e-6; %相当于间隔是1e-6采样 b=1:1e-8:1+1e-6; %相当于间隔是1e-7采样 x1=conv(a,a);4 t2 C0 [) a8 U H# | x2=conv(b,b); 由于采样间隔<<1，所以就将它忽略，然后% a: T9 W2 s# n x1≈10个1自卷积 x2≈100个1自卷积: J- S2 P' }1 ]) [& ?1 _ 很显然x1的最大值为10，而x2的最大值为100（都是最中间的那个值），大概就是10倍 当然实际上通过' j7 A! D& ?: t1 N3 y) ?; o. Q3 k y1=max(x1);) q+ w* {& C2 i- d, o2 Z! |4 x4 B y2=max(x2); 可以发现，实际的最大值之间倍数关系好像也没有到10，会不会其中某些值取到极限，倍数会达到10，这我就没试过了。 不知道这样解释算不算投机取巧~呵呵~ |
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