Computation of a convolution product for continuous linear and time-invariant systems
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Code matlab
clear all; close all; clc;
N=300; T=3;Te=1;
X=rand(N,1); t_x=(0:N-1)*Te;
h=(1/T)*ones(T,1);t_h=(0:T-1)*Te;
subplot(3,1,1); plot(t_x,X); subplot(3,1,2); stem(t_h,h,'r');
Y=conv(X,h); t_y=(1-T:N-1)*Te;
subplot(3,1,3); plot(t_y,Y); axis([0 N min(Y) max(Y)]);
Code python
import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt
N = 50; A=4; Te=0.1; t = np.linspace(0, N*Te, N)
x = A*np.concatenate((np.zeros(20),np.ones(10),np.zeros(20)))
plt.figure(1)
plt.subplot(221); plt.plot(x); plt.grid(True); plt.xlabel('S'); plt.ylabel('Amp')
plt.subplot(222); plt.plot(t, x); plt.grid(True); plt.xlabel('S'); plt.ylabel('Amp')
plt.subplot(223); plt.stem(t, x); plt.grid(True); plt.xlabel('S'); plt.ylabel('Amp')
plt.show()
tt=np.linspace((1-N)*Te, (N-1)*Te, 2*N-1); Rx=np.correlate(x,x,mode='full');
plt.subplot(224); plt.title('Autocorr');plt.plot(tt, Rx); plt.grid(True); plt.xlabel('S'); plt.ylabel('Amp')
Energie=sum(abs(x)**2)