Howtosignalprocessing
- Comment déconvolver un signal dans Python?
- Qu'est-ce que la déconvolution dans le traitement du signal?
- Quel est le but de la déconvolution?
- Pourquoi la déconvolution est-elle difficile?
Comment déconvolver un signal dans Python?
La déconvolution a n = len (signal) - len (gauss) + 1 points. Ainsi, afin de le laisser résider également sur la même forme de tableau d'origine, nous devons l'étendre par s = (len (signal) -n) / 2 des deux côtés.
Qu'est-ce que la déconvolution dans le traitement du signal?
La déconvolution est le processus de filtrage d'un signal pour compenser une convolution indésirable. Le but de la déconvolution est de recréer le signal tel qu'il existait avant que la convolution n'ait eu lieu. Cela nécessite généralement les caractéristiques de la convolution (i.e., L'impulsion ou la réponse en fréquence) à connaître.
Quel est le but de la déconvolution?
La déconvolution est une méthode de calcul qui traite l'image comme une estimation de l'intensité réelle de l'échantillon et l'utilisation d'une expression pour la fonction de propagation ponctuelle effectue l'inverse mathématique du processus d'imagerie pour obtenir une estimation améliorée de l'intensité de l'image.
Pourquoi la déconvolution est-elle difficile?
Le principal problème de déconvolution par le filtrage inverse simple est que cela est extrêmement sensible à tout écart par rapport à l'image convaincue «optimale» pour ce PSF particulier, car l'inversion de la PSF est, numériquement, pas très stable.
