
【計】 inverse filter
reverse
【計】 reverse direction
【醫】 entypy; inversion
filter; rejector
【化】 filter
反向濾波器(Inverse Filter)是信號處理領域的核心概念,其定義為:一種用于消除線性時不變系統對原始信號影響的數字濾波器。該濾波器在頻域中表現為系統傳遞函數的倒數,數學表達式為:
$$ H_{text{inv}}(f) = frac{1}{H(f)} $$
其中$H(f)$為原系統傳遞函數。在時域中,反向濾波器通過卷積運算抵消系統沖激響應,常用于以下場景:
但需注意,反向濾波器對噪聲敏感度高,當系統響應$H(f)$接近零時,會放大高頻噪聲導緻信號失真。工程實踐中常采用正則化技術改進,例如維納濾波(Wiener Filter)算法。
反向濾波器(Inverse Filter)是一種信號處理或圖像處理中常用的技術,主要用于消除系統對信號造成的失真或模糊。其核心思想是通過數學上的“逆操作”來恢複原始信號。
反向濾波器基于線性時不變系統(LTI系統)的假設。假設信號經過一個系統後,輸出是原始信號與系統沖激響應(或傳遞函數)的卷積。反向濾波器的傳遞函數是原系統傳遞函數的倒數,即: $$ H_{text{inv}}(f) = frac{1}{H(f)} $$ 其中,( H(f) )是原系統的頻率響應。通過将輸出信號與反向濾波器進行卷積,理論上可以抵消系統的失真。
為緩解噪聲問題,常結合正則化技術(如維納濾波器)或先驗知識(如信號統計特性)進行優化,而非直接使用純逆濾波。
在圖像處理中,若模糊過程可建模為( g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) + n(x,y) ),其中( h )為模糊核,反向濾波的恢複公式為: $$ F_{text{恢複}}(u,v) = frac{G(u,v)}{H(u,v)} $$ 但需注意高頻噪聲的抑制(如截斷分母極小值或添加噪聲項)。
總結來說,反向濾波器是理論簡潔但實踐受限的工具,通常需結合其他方法提升魯棒性。
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