Howtosignalprocessing
- ¿Cómo se desconvoluciona una señal en Python??
- ¿Qué es la deconvolución en el procesamiento de señales??
- ¿Cuál es el propósito de la deconvolución??
- ¿Por qué es difícil la deconvolución??
¿Cómo se desconvoluciona una señal en Python??
La deconvolución tiene n = len (señal) - len (gauss) + 1 puntos. Entonces, para dejar que también resida en la misma forma de matriz original, necesitamos expandirlo por S = (len (señal) -n)/2 en ambos lados.
¿Qué es la deconvolución en el procesamiento de señales??
La deconvolución es el proceso de filtrar una señal para compensar una convolución no deseada. El objetivo de la deconvolución es recrear la señal tal como existía antes de que tuviera lugar la convolución. Esto generalmente requiere las características de la convolución (i.mi., el impulso o la respuesta de frecuencia) a ser conocido.
¿Cuál es el propósito de la deconvolución??
La deconvolución es un método computacional que trata la imagen como una estimación de la intensidad de la muestra verdadera y el uso de una expresión para la función de dispersión puntual realiza la inversa matemática del proceso de imagen para obtener una estimación mejorada de la intensidad de la imagen.
¿Por qué es difícil la deconvolución??
El principal problema con la deconvolución a través del filtrado inverso directo es que esto es extremadamente sensible a las desviaciones de la imagen convolucida "óptima" para ese PSF en particular, ya que invertir el PSF es, numéricamente, no muy estable.
