卷积＆amp;使用Scipy进行反卷积

Question

我正在尝试使用Python计算Deconvolution。我有一个信号，比如f（t），它是由窗口函数曲折的g（t）。有没有直接的方法来计算反卷积，所以我可以找回原始信号？

例如f（t）= exp（-t ** 2/3）;高斯函数 和g（t）=梯形函数

提前感谢您的善意建议。

Answer 1

这是分析性还是数字性问题？

如果是数字，请使用scipy.signal.devconvolve：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.deconvolve.html

来自文档：

>>> from scipy import signal
>>> sig = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1,])
>>> filter = np.array([1,1,0])
>>> res = signal.convolve(sig, filter)
>>> signal.deconvolve(res, filter)
(array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.,  1.]),
 array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]))

否则，如果您需要分析解决方案，则可能使用了错误的工具。

此外，只是未来谷歌的提示，当你谈论卷积时，行动通常/经常“卷入”而不是“复杂”，请参阅https://english.stackexchange.com/questions/64046/convolve-vs-convolute