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反卷积,也称为逆滤波,是从已知的输入和输出信号中提取脉冲响应的过程。这种技术在系统特性未知且必须从可观察信号中推断出特性的情况下至关重要。

反卷积涉及几种数学技术来推导脉冲响应。一种常见的方法是多项式除法。在这种方法中,输入和输出序列被视为降阶多项式的系数。通过对这些多项式进行长除法,可以得到脉冲响应。这种方法很简单,当系统的输入输出关系以多项式形式表示时,它提供了一种确定脉冲响应的有效方法。

另一种有效的反卷积技术是递归算法方法。在这里,输出响应表示为卷积和,可以将其转换为递归算法。这种方法的递归性质允许对卷积和进行系统简化。通过将变量 n 设置为零,方程得到简化,并且可以确定 n 正值的脉冲响应。此方法在处理长序列时特别有用,因为它降低了反卷积过程中的计算复杂性。

确定脉冲响应所需的评估次数取决于输入和输出信号的长度。这可以通过将信号长度代入给定关系来计算。一旦确定了必要的评估次数,就可以准确计算出脉冲响应的最终值。此步骤对于确保导出的脉冲响应准确可靠地预测系统在各种输入条件下的行为至关重要。

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DeconvolutionInverse FilteringImpulse ResponseMathematical TechniquesPolynomial DivisionRecursive AlgorithmConvolution SumComputational ComplexitySignal LengthsSystem Behavior

来自章节 14:

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