Howtosignalprocessing
- Jak dekonvolvolować sygnał w Pythonie?
- Co to jest dekonwolucja w przetwarzaniu sygnału?
- Jaki jest cel dekonwolucji?
- Dlaczego dekonwolucja jest trudna?
Jak dekonvolvolować sygnał w Pythonie?
Dekonwolucja ma n = len (sygnał) - len (gauss) + 1 punkty. Aby pozwolić mu również znajdować się na tym samym oryginalnym kształcie tablicy, musimy go rozwinąć o s = (len (sygnał) -n)/2 po obu stronach.
Co to jest dekonwolucja w przetwarzaniu sygnału?
Dekonwolucja to proces filtrowania sygnału do kompensacji niepożądanego splotu. Celem dekonwolucji jest odtworzenie sygnału, jakie istniało przed wydarzeniem. Zwykle wymaga to cech splotu (i.mi., Impuls lub reakcja częstotliwości), która ma być znana.
Jaki jest cel dekonwolucji?
Dekonwolucja jest metodą obliczeniową, która traktuje obraz jako oszacowanie prawdziwej intensywności próbki i wykorzystanie wyrażenia dla funkcji rozprzestrzeniania punktów wykonuje matematyczną odwrotność procesu obrazowania w celu uzyskania lepszej oszacowania intensywności obrazu.
Dlaczego dekonwolucja jest trudna?
Głównym problemem związanym z dekonwolucją poprzez proste odwrotne filtrowanie jest to, że jest to wyjątkowo wrażliwe na wszelkie odchylenia od „optymalnego” sprzężonego obrazu dla tego konkretnego PSF, ponieważ odwrócenie PSF jest, numerycznie, niezbyt stabilne.
