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📐 Circular Convolution 計算機

專業免費的 Circular Convolution 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
即時試算完成
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

這個計算機能做什麼

循環卷積計算機(Circular Convolution Calculator)可計算兩組離散時間序列的循環(cyclic)卷積,這是數位訊號處理(DSP)中的核心運算之一。與線性卷積不同,循環卷積會將序列以固定週期 N 進行環繞折疊;當你把兩個訊號的離散傅立葉轉換(DFT)相乘再反轉換回時域時,得到的正是循環卷積的結果。輸入你的序列後,工具會立即回傳輸出序列,並一併顯示其最大值與最小值,方便你快速分析。

輸入欄位說明

  • 第一組序列:你的輸入訊號 x,以逗號分隔的數字輸入(例如 1, 2, 3, 4)。
  • 第二組序列:第二個訊號 h,同樣以逗號分隔(例如 1, 1, 1)。

若兩組序列長度不同,計算機會在較短的序列後方補零(zero-padding),直到長度等於 N,也就是較長序列的長度。接著兩組序列都會被視為以 N 為週期的週期訊號。

計算公式

循環卷積的定義如下:

y[n] = \sum_{k=0}^{N-1} x[k] · h\big[(n - k)\bmod N\big]

與線性卷積最關鍵的差異,就在於索引的 mod N(取模 N)。當 (n - k) 變成負數時,它不會產生 0,而是環繞回序列的尾端。這也是為什麼結果永遠恰好有 N 個取樣點,與較長的輸入序列等長。

實際範例

令 x = [1, 2, 3, 4]、h = [1, 1, 1, 1](兩者長度皆為 N = 4)。逐項計算各輸出:

  • y[0] = 1· 1 + 2· 1 + 3· 1 + 4· 1 = 10
  • y[1] = 1· 1 + 2· 1 + 3· 1 + 4· 1 = 10
  • y[2] = 10,y[3] = 10

結果為 [10, 10, 10, 10],最大值與最小值皆為 10。由於 h 全部為 1,每個輸出都等於 x 的總和,這也是一個很好用的驗算技巧。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

它和線性卷積有什麼不同?
線性卷積會產生長度為(len(x) + len(h) − 1)的序列,且沒有環繞折疊。循環卷積則把長度維持在 \(N\),並把超出的部分折回開頭,正好對應以 DFT 為基礎的濾波運算。
如果兩組序列長度不一樣怎麼辦?
較短的序列會自動補零,直到與較長序列的長度 \(N\) 相同,這樣兩組序列在做卷積前就會對齊。
可以輸入負數或小數嗎?
可以。輸入值會以小數方式解析,所以像-1.5, 0.25, 3這樣的數值都能正常運作。