我正在尝试追踪参考文献（理想情况下已发表文章或报告），这些参考文献为一些用于最小化递归数字滤波器启动瞬态对采样信号的影响的技术奠定了基础。我的具体应用是对已经采集的加速度信号进行数字滤波（后处理）。下面的示例基于 Python 和 scipy.signal 模块。

我所指的技术示例在 scipy.signal.filtfilt （可能是 Matlab 版本）中进行了说明。在这个函数中，有一些选项可以指定填充类型和填充长度，大概是为了在运行到“真实”数据之前初始化过滤器并消散瞬态。另一种技术和参考 F. Gustaffson，“确定前向后向滤波中的初始状态”，信号处理事务，卷。46, pp. 988-992, 1996，也在过滤器中实现。

另一个例子是 scipy.signal.lfilter_zi，它在注释中描述了一种从信号的初始值设置初始滤波器延迟的技术。（有趣的是，除了填充之外，这也是在上面引用的 filtfilt 函数中实现的。）注释描述了该技术的派生，但源代码中没有此函数的参考。也没有讨论这种技术的优缺点。我找到了Fletcher (1973)似乎描述这种技术的参考资料。有人可以确认这是正确的一般参考吗？

我发现的另一个更通用技术的来源是Chornoboy (1990)出自 MIT 的一份报告。除了报告中的内容外，我还没有看到在任何库中实现了这种技术，也没有发现这种技术与其他技术的比较。本报告提到了弗莱彻报告。

最后，我阅读了许多关于数字信号处理的书籍。我拥有的书（Hamming 的“数字滤波器”）明确指出，尚未找到独立于输入信号的通用技术。其他书籍没有提到滤波器启动瞬态，或者，如果提到的话，也没有讨论将影响最小化的实用方法。

有没有人知道在后处理（滤波）数字信号的背景下讨论这些技术的单一资源？除此之外，是否有任何关于填充信号的（明显）技术和讨论各种填充技术（即奇数、偶数、常数）的参考资料？