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重叠相加法是一种高效实现长序列线性卷积的信号处理技术。该方法通过将输入信号分割为较短的片段进行处理,可显著降低计算复杂度,特别适合实时系统或资源受限的场景。
核心原理是将输入序列x分割成长度为L的若干段(通常L=Nfft-length(h)+1),每段与滤波器h进行圆周卷积。由于圆周卷积会产生重叠部分,需要在输出时将这些重叠区域相加来重建完整的线性卷积结果。
技术实现中需要注意三个关键参数:输入序列x的长度、滤波器h的阶数以及FFT点数Nfft的选择。Nfft的取值应满足Nfft ≥ L+M-1(M为h的长度),通常选择2的幂次方以利用FFT算法的高效性。
该方法相比直接卷积具有两大优势:一是通过分段处理降低内存需求,二是利用快速傅里叶变换将时间复杂度从O(N²)降至O(N log N)。在音频处理、通信系统等需要实时滤波的领域有广泛应用。