类似的问题以前也有人问过，你可以搜索一下。（对不起，我不能在这里引用一个）

您想通过分析其对已知输入来识别模拟LTI系统。$y(t)$$x(t)$

一种分析方法涉及使用输入和输出信号的连续傅里叶变换。可以证明（对于一个稳定的系统）

考虑到连续时间模拟 LTI 系统，该方法需要一些方便的技术来计算输入和输出信号的傅里叶变换。由于可以理解的原因，这种方法具有实际局限性。

随着数字计算机的出现和专用硬件的出现，在数字信号处理时代的兴起期间，一种更可实现的方法被开发出来，基于采样定理，用它们的样本来表示连续时间信号，即连续时间模拟系统只要满足一些必要条件，就可以以等效的形式表示（并且与其连续时间对应物具有一对一的关系）数字 LTI 系统。

然而，基于输入和输出信号采样的分析应该小心处理，因为这种方法成功的最关键因素取决于连续时间系统的频率响应函数是带宽限制为采样频率的一半，因此它可以在具有 DTFT$H(j\Omega)$$\Omega_s = 2\pi F_s$$H(e^{j\omega})$

如果您知道满足此条件，那么还有其他细节，例如傅立叶变换提供有关稳态行为的信息，而不是任何有限长度测量中将发生的动态瞬态信息。（这可以通过更长的录制时间来避免，正如您打算做的那样）

另请注意，LTI 模拟系统必须稳定，以便其 CTFT$H(e^{j\Omega})$存在。大多数情况下，我认为它是稳定的，但考虑到这一点仍然很重要。

最后，输入和输出信号上的任何噪声和/或失真不仅会妨碍高精度计算，甚至会导致误导性结果。

因此，我建议您首先从已知设置开始，然后应用您的方法来查看它是否也可以识别该已知 LTI 系统。如果是，那么你没问题。

如果您的输入是$x(t)$你的输出是$y(t)$那么你将在傅里叶域中$X(\omega)$和$Y(\omega)$. 两者之间的关系将是您的传递函数。

例如，如果您只使用绝对值，那么您将获得频率响应的幅度。