Деконволюция, также известная как обратная фильтрация, представляет собой процесс извлечения импульсного отклика из известных входных и выходных сигналов. Этот метод чрезвычайно важен в сценариях, где характеристики системы неизвестны и должны быть выведены из наблюдаемых сигналов.

Деконволюция включает в себя несколько математических методов для получения импульсного отклика. Одним из распространенных подходов является полиномиальное деление. В этом методе входные и выходные последовательности рассматриваются как коэффициенты полиномов нисходящего порядка. Путём выполнения деления этих полиномов в столбик, можно получить импульсный отклик. Этот метод прост и предоставляет эффективные средства для определения импульсного отклика, когда отношение вход-выход системы выражается в полиномиальной форме.

Другим эффективным методом деконволюции является метод рекурсивного алгоритма. Здесь выходной отклик представляется в виде суммы свертки, которую можно преобразовать в рекурсивный алгоритм. Рекурсивная природа этого метода позволяет систематически упрощать сумму свертки. При установке переменной n на ноль уравнение упрощается, и можно определить импульсный отклик для положительных значений n. Этот метод особенно полезен при работе с длинными последовательностями, поскольку он снижает вычислительную сложность, связанную с процессом деконволюции.

Количество оценок, необходимых для определения импульсного отклика, зависит от длин входных и выходных сигналов. Это можно рассчитать, подставив длины сигналов в заданное соотношение. После определения необходимого количества оценок можно точно рассчитать окончательное значение импульсного отклика. Этот шаг имеет решающее значение для обеспечения точности и надежности полученного импульсного отклика для прогнозирования поведения системы при различных входных условиях.