Faltungsrechner
Berechnen Sie die lineare, zirkuläre und kontinuierliche Faltung von Signalen und Funktionen mit interaktiven Visualisierungen, detaillierten Schritt-für-Schritt-Lösungen und umfassender mathematischer Analyse.
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Faltungsrechner
Willkommen beim Faltungsrechner, einem umfassenden kostenlosen Online-Tool zur Berechnung der diskreten und kontinuierlichen Faltung mit detaillierten Schritt-für-Schritt-Lösungen und interaktiven Visualisierungen. Egal, ob Sie ein Student sind, der Signalverarbeitung lernt, ein Ingenieur, der lineare Systeme analysiert, oder ein Forscher, der mit mathematischen Operationen arbeitet, dieser Rechner bietet alles, was Sie benötigen, um Faltungen genau zu verstehen und zu berechnen.
Was ist Faltung?
Die Faltung ist eine grundlegende mathematische Operation, die zwei Funktionen (oder Signale) kombiniert, um eine dritte Funktion zu erzeugen. Sie beschreibt, wie die Form einer Funktion durch eine andere modifiziert wird. Die Faltung wird durch das Sternchensymbol (*) gekennzeichnet und ist in der Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Wahrscheinlichkeitstheorie und vielen technischen Anwendungen von wesentlicher Bedeutung.
In der Signalverarbeitung bestimmt die Faltung den Ausgang eines linearen zeitinvarianten (LTI) Systems bei gegebenem Eingangssignal und der Impulsantwort des Systems. Dies macht sie zu einer der wichtigsten Operationen für das Verständnis, wie Systeme Signale transformieren.
Diskrete Faltung
Für zeitdiskrete Signale ist die Faltung der Sequenzen x[n] und h[n] definiert als:
Für Sequenzen endlicher Länge N und M hat der Ausgang die Länge N + M - 1.
Zirkuläre Faltung
Die zirkuläre (oder zyklische) Faltung wird verwendet, wenn Signale periodisch sind oder wenn mit der diskreten Fourier-Transformation (DFT) gearbeitet wird. Für die N-Punkt zirkuläre Faltung gilt:
Die Modulo-Operation bewirkt, dass die Indizes zyklisch umlaufen, wodurch die zirkuläre Faltung für die Analyse periodischer Signale geeignet ist.
Kontinuierliche Faltung
Für zeitkontinuierliche Funktionen ist das Faltungsintegral definiert als:
Für kausale Signale (Signale, die für t kleiner als 0 Null sind) werden die Grenzen zu 0 bis t.
Funktionen dieses Faltungsrechners
- Mehrere Faltungstypen: Unterstützt diskrete lineare Faltung, diskrete zirkuläre Faltung und kontinuierliche Faltung (Integralform).
- Schritt-für-Schritt-Lösungen: Bietet eine detaillierte mathematische Aufschlüsselung jedes Schritts des Faltungsprozesses, um das Verständnis der Berechnungen zu erleichtern.
- Interaktive Visualisierungen: Erzeugt Chart.js-Graphen, die die Eingangssignale und den Faltungsausgang zur visuellen Verdeutlichung zeigen.
- Flexible Eingabeformate: Geben Sie Sequenzen mit oder ohne Klammern (1, 2, 3 oder [1, 2, 3]) und Funktionen in standardmäßiger mathematischer Notation ein.
- Schnellbeispiele: Voreingestellte Beispiel-Schaltflächen lassen Sie verschiedene Faltungsszenarien sofort erkunden.
- MathJax-Rendering: Schöne mathematische Formeln mit professionellem Schriftsatz.
Wie man diesen Rechner benutzt
- Faltungstyp auswählen: Wählen Sie zwischen diskreter linearer Faltung (für Standard-Signalverarbeitung), diskreter zirkulärer Faltung (für DFT-Anwendungen) oder kontinuierlicher Faltung (für mathematische Funktionen).
- Eingangssignale oder Funktionen eingeben: Geben Sie für die diskrete Faltung kommagetrennte Werte ein (z. B. 1, 2, 3, 4). Geben Sie für die kontinuierliche Faltung mathematische Ausdrücke ein (z. B. t, sin(t), exp(-t)).
- Beispiele verwenden: Klicken Sie auf die Beispiel-Schaltflächen, um schnell gängige Faltungsszenarien zu laden und zu sehen, wie verschiedene Eingaben unterschiedliche Ergebnisse erzeugen.
- Berechnen und analysieren: Klicken Sie auf „Faltung berechnen“, um das Ergebnis mit vollständigen Schritt-für-Schritt-Lösungen, Berechnungstabellen und interaktiven Visualisierungen zu sehen.
Eigenschaften der Faltung
Die Faltung besitzt mehrere wichtige mathematische Eigenschaften, die in der Signalverarbeitung und -analyse nützlich sind:
Kommutativität
Die Reihenfolge der Signale beeinflusst das Ergebnis nicht.
Assoziativität
Die Gruppierung beeinflusst das Ergebnis nicht.
Distributivität
Die Faltung ist distributiv über der Addition.
Identität
Die Faltung mit der Delta-Funktion ergibt das ursprüngliche Signal.
Anwendungen der Faltung
Signalverarbeitung
Die Faltung ist grundlegend für die Signalfilterung. Wenn Sie ein Eingangssignal mit der Impulsantwort eines Filters falten, erhalten Sie das gefilterte Ausgangssignal. So verarbeiten Tiefpass-, Hochpass- und Bandpassfilter Signale.
Bildverarbeitung
In der Bildverarbeitung wird die 2D-Faltung für Operationen wie Weichzeichnen, Schärfen, Kantenerkennung und Reliefbildung verwendet. Faltungskerne (kleine Matrizen) gleiten über Bilder, um verschiedene Effekte zu erzielen.
Audioverarbeitung
Faltungshall simuliert akustische Räume, indem trockenes Audio mit der Impulsantwort eines Raumes oder einer Halle gefaltet wird. Dies erzeugt realistische Halleffekte, die die einzigartigen Eigenschaften physischer Räume einfangen.
Neuronale Netze
Convolutional Neural Networks (CNNs) verwenden die Faltung als Kernoperation. Lernbare Faltungskerne extrahieren Merkmale aus Bildern, was CNNs extrem effektiv für die Bilderkennung und Computer-Vision-Aufgaben macht.
Systemanalyse
Für jedes lineare zeitinvariante (LTI) System entspricht der Ausgang y(t) der Faltung des Eingangs x(t) mit der Impulsantwort h(t) des Systems. Diese Beziehung ist grundlegend für die Analyse von Regelungssystemen und Kommunikationssystemen.
Wahrscheinlichkeitstheorie
Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Summe zweier unabhängiger Zufallsvariablen entspricht der Faltung ihrer individuellen PDFs. Dies wird in der Statistik und bei stochastischen Prozessen ausgiebig genutzt.
Lineare vs. zirkuläre Faltung
Das Verständnis des Unterschieds zwischen linearer und zirkulärer Faltung ist für eine korrekte Signalverarbeitung entscheidend:
Lineare Faltung
- Ausgangslänge: N + M - 1 für Eingänge der Länge N und M
- Kein zyklischer Umlauf - Indizes erstrecken sich über die ursprüngliche Signallänge hinaus
- Wird für allgemeine Signalverarbeitung und Filterung verwendet
- Repräsentiert die tatsächliche physikalische Faltung endlicher Signale
Zirkuläre Faltung
- Ausgangslänge: max(N, M) nach Zero-Padding auf gleiche Längen
- Verwendet Modulo-Arithmetik für zyklischen Umlauf
- Erforderlich bei Verwendung der DFT für effiziente Berechnungen
- Die lineare Faltung kann aus der zirkulären durch Zero-Padding auf die Länge N + M - 1 gewonnen werden
Leitfaden für das Eingabeformat
Diskrete Sequenzen
Geben Sie Signalwerte durch Kommas getrennt ein. Klammern sind optional:
1, 2, 3, 4- Einfache kommagetrennte Werte[1, 2, 3, 4]- Mit eckigen Klammern0.5, 1.5, 2.5- Dezimalwerte werden unterstützt-1, 0, 1, 0, -1- Negative Werte werden unterstützt
Kontinuierliche Funktionen
Geben Sie mathematische Ausdrücke in Standardnotation ein:
t- Lineare Funktiont**2odert^2- Polynom (verwenden Sie ** für Potenzen)sin(t),cos(t),tan(t)- Trigonometrische Funktionenexp(t),exp(-t)- Exponentialfunktionenlog(t)- Natürlicher Logarithmus2*t + 3- Kombinationen mit Konstanten
Gängige Faltungsbeispiele
Gleitender Mittelwertfilter
Ein 3-Punkt-gleitender-Mittelwertfilter glättet Daten: h[n] = [1/3, 1/3, 1/3]. Die Faltung mit diesem Filter mittelt jeden Punkt mit seinen Nachbarn.
Kantenerkennung
Der Differenzkern h[n] = [1, -1] erkennt Übergänge. Die Faltung damit findet heraus, wo sich Signalwerte abrupt ändern.
Gauß-Glättung
Gauß-Kerne wie [0.25, 0.5, 0.25] bieten eine glatte, glockenförmige Mittelung, die Rauschen reduziert und gleichzeitig die Signalstruktur bewahrt.
Differentiation
Der Kern [1, -2, 1] approximiert die zweite Ableitung, nützlich für die Erkennung von Spitzen und Krümmungen in Signalen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist Faltung in der Signalverarbeitung?
Faltung ist eine mathematische Operation, die zwei Signale kombiniert, um ein drittes Signal zu erzeugen. Sie beschreibt, wie die Form eines Signals durch ein anderes modifiziert wird. In der Signalverarbeitung wird die Faltung verwendet, um den Ausgang eines linearen zeitinvarianten (LTI) Systems zu bestimmen, wenn ein Eingangssignal und die Impulsantwort des Systems gegeben sind.
Was ist der Unterschied zwischen linearer und zirkulärer Faltung?
Die lineare Faltung ergibt einen Ausgang der Länge N+M-1, wobei N und M die Eingangslängen sind. Sie wird für nicht-periodische Signale verwendet. Die zirkuläre Faltung setzt periodische Signale voraus und ergibt einen Ausgang der Länge wie die Eingänge. Die Indizes wiederholen sich zyklisch mittels Modulo-Arithmetik, was sie für DFT-basierte Berechnungen geeignet macht.
Wie verwende ich den diskreten Faltungsrechner?
Geben Sie Ihre Signalwerte als kommagetrennte Zahlen ein (z. B. 1, 2, 3). Sie können optional eckige Klammern [1, 2, 3] verwenden. Wählen Sie entweder den linearen oder den zirkulären Faltungstyp aus und klicken Sie dann auf Berechnen. Der Rechner zeigt das Ergebnis mit Schritt-für-Schritt-Berechnungen und Visualisierungen an.
Welche Funktionen werden für die kontinuierliche Faltung unterstützt?
Der kontinuierliche Faltungsrechner unterstützt Polynomfunktionen (t, t**2, t**3), Exponentialfunktionen (exp(t), exp(-t)), trigonometrische Funktionen (sin(t), cos(t), tan(t)), Logarithmusfunktionen (log(t)) und deren Kombinationen. Verwenden Sie ** für Potenzen und die standardmäßige mathematische Notation.
Was sind häufige Anwendungen der Faltung?
Faltung wird in der Signalfilterung (Tiefpass-, Hochpass-, Bandpassfilter), Bildverarbeitung (Weichzeichnen, Kantenerkennung, Schärfen), Audioverarbeitung (Hall, Echoeffekte), Systemanalyse (Bestimmung des Systemausgangs aus der Impulsantwort), neuronalen Netzen (Faltungsschichten in CNNs) und der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Summe von Zufallsvariablen) verwendet.
Warum hat mein Faltungsergebnis mehr Elemente als die Eingänge?
Bei der linearen Faltung hat der Ausgang N + M - 1 Elemente, wenn der Eingang x N Elemente und h M Elemente hat. Das liegt daran, dass die Faltung ein Signal über das andere „schiebt“ und Teilüberlappungen am Anfang und am Ende zur Ausgangslänge beitragen.
In welcher Beziehung steht die Faltung zur Fourier-Transformation?
Nach dem Faltungstheorem entspricht die Faltung im Zeitbereich der Multiplikation im Frequenzbereich. Diese Eigenschaft ermöglicht eine effiziente Faltungsberechnung mittels FFT: beide Signale transformieren, multiplizieren und zurücktransformieren. Dies reduziert die Komplexität von O(N*M) auf O(N log N).
Zusätzliche Ressourcen
Erfahren Sie mehr über Faltung und Signalverarbeitung:
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vom miniwebtool-Team. Aktualisiert: 10. Jan. 2026
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