如何从时间序列信号中解卷积阶跃函数

Question

我想从时间序列数据中删除一个步骤(jump，Heaviside)函数，如图所示。有人能就如何做到这一点给出一些提示(或参考)吗？

指向图像的链接为：Multichannel signal convoluted by heaviside functions

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一个样本通道数据可在以下网址获得：Sample, one Channel of the dataset

Answer 1

由于卷积是频域中的乘法，因此反卷积应该除法。heaviside的傅里叶变换是1/jw，所以你想除以这个(即乘以jw)。现在，jw的傅里叶逆变换是狄拉克分布的导数。所以你应该卷积狄拉克分布的导数。

在离散情况下，对于k=0，它的导数是1，对于k=1，它的导数是-1，在其他地方是零

def deconv(seq):
    prev = 0
    for cur in seq:
        yield cur - prev
        prev = cur

我看不出为什么结果不应该是唯一的。