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Implementation of the Prony Method for Signal Deconvolution ?

机译：Prony方法用于信号反卷积的实现 ？

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Modern implementations of the Prony method have been used in the statistical analysis of sinusoidal and/or exponential signals distorted with noise. Modern implementations are auto-regressive, using a series of matrix calculations and least-squares to calculate the values of interest from a signal; the frequency, decay constant, initial amplitude, and phase. In cavity ring-down spectroscopy, the frequency and decay constant of an exponentially decaying sinusoidal signal need to be obtained, in order to identify molecules and the chirality of these molecules, which may be applied in, for instance, development of pharmaceuticals. This method is applicable to signals from other fields - signals which are sinusoidal or exponential in nature. An implementation of the Prony method for cavity ring-down spectroscopy has been developed and characterised in Python.
机译：Prony方法的现代实现已用于对因噪声而失真的正弦和/或指数信号进行统计分析。现代的实现是自动回归的，它使用一系列矩阵计算和最小二乘来从信号中计算出感兴趣的值。频率，衰减常数，初始振幅和相位。在腔衰荡光谱法中，需要获得指数衰减的正弦信号的频率和衰减常数，以识别分子和这些分子的手性，这可用于例如药物开发。此方法适用于来自其他场的信号-本质上为正弦或指数的信号。已经开发了用于腔衰荡光谱的Prony方法的实现，并在Python中对其进行了表征。

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