주파수 영역에서 컨볼 루션 커널을 찾는 방법은 무엇입니까?

두 개의 공간 데이터 벡터가 있습니다 (각각 약 2000 요소 길이). 하나는 다른 쪽의 복잡한 버전입니다. 그러한 회선을 생성 할 커널을 결정하려고합니다. 출력 및 입력 벡터의 푸리에 변환 비율의 역 푸리에 변환을 찾아서이 작업을 수행 할 수 있음을 알고 있습니다. 실제로, 내가 이것을 할 때 나는 기대했던 모양을 다소 얻습니다. 그러나 실제로 커널이 약 5 분의 1 (~ 300-400) 만 사용했을 때 커널 벡터는 두 입력 벡터와 차원이 같습니다. 내가 올바른 모양을 얻었지만 잘못된 수의 점이 있다는 사실은 ifft 및 fft 기능을 매우 올바르게 사용하지 않는다고 생각합니다. 내가 실제로 옳은 일을하고 있다면 자연스럽게 이런 일이 발생하는 것처럼 보입니다. 현재 저는 단순히하고 있습니다.

FTInput = fft(in); 
FtOutput = fft(out);
kernel = ifft(FtOutput./FTInput).

이것이 정확하고 출력 벡터를 올바르게 해석하거나 작업을 지나치게 단순화했는지는 나에게 달려 있습니까? 나는 그것이 후자라고 확신합니다. 나는 어디 있는지 확실하지 않습니다.

신호에 노이즈가 있으면 간단한 푸리에 도메인 분할로 결과에 많은 오류가 발생합니다. 이를 피하는 몇 가지 방법은 소위 듀얼 채널 FFT ( Part 1 및 Part 2 )를 사용하는 것입니다. 또한 적응 형 필터, LMS 또는 NLMS ([Normalized] Least Mean Squares) 필터를 통해 디컨 볼 루션을 제안 할 수 있습니다 . 특히 신호가 긴 경우 CPU주기 측면에서 비용이 많이 들지 않습니다. LMS 적응 형 필터는 노이즈에 매우 강합니다.