根据这篇文章：
在离散时间系统中，只有在实时处理（过滤）信号时才需要因果关系；即当索引nn对应于物理时间n×Tsn×Ts时。在这种情况下，不可能实现非因果系统，因为计算当前输出需要来自未来时间的输入。
然而，在实践中，许多系统不是实时的。
例如，图像处理具有水平和垂直坐标的索引。因此，可以对图像应用非因果滤波器（通常的示例是用于模糊或锐化的 0 中心 FIR 滤波器，或在两个方向上应用 IIR 滤波器以获得 0 相位失真）。
在时间序列中，很多时候信号会被存储，然后进行非实时处理，因此您也可以在那里应用非因果滤波器。
我想知道是否有任何新的科学理论可以产生在现实世界中制造非因果 FIR 滤波器。像物理学或其他科学领域的量子理论？
感谢您的关注。
是否有任何新的科学理论可以产生在现实世界中制造非因果 FIR 滤波器？
不。如果有的话，科学理论似乎正在挑战决定论本身，这可以让你在未来展望未来。这里的关键是该引用的最后一个短语（“...很多次信号被存储然后处理...”）。
如果您已经获得了真实的在观察信号的层面上，为什么不使用因果滤波器呢？有什么特别之处?
例如，采用一个非常简单的有限差分滤波器。您绝对可以将其表示为：
但是您将无法实时应用它。这里的目标是获取两个样本之间的差异。如果你等待要发生，您可以简单地：
如果这种差异有可能在存在的情况下起作用， 然后之前可以开始产生一些输出 甚至开始发生。
您可以准确地观察到在时间反转混响中听起来会是什么样子。这是一个例子。
要自己尝试，请在Audacity中加载声音，应用“Reverse”、“Reverb”，最后再次“Reverse”，然后点击“Play”。
在混响中，现在的样本与过去的样本有一些相似之处。如果你站在一个大房间的远端，来自直接视线到你耳朵的声源的声音比必须从墙壁反弹的声音快得多。从墙壁反弹的声音会传播更远的距离，因此会在稍后到达您。这就是导致混响中不同反射的时间差异的原因。
通过反转声音剪辑，您可以使当前样本与其未来值相似，从而开始听到尚未发生的事件的反射。
这仅适用于存储的信号。
希望这可以帮助。
在离散时间系统中，只有在实时处理（过滤）信号时才需要因果关系；
评论太长了：
在实践中，这夸大了“因果关系”的重要性。几乎所有非因果过滤器都可以通过以足够长的延迟级联来“足够因果”。这增加了整体延迟，但它本身并没有打破实时要求。因此，只要您保持在应用程序的延迟要求之内，您通常就可以使用非因果过滤器。
是否有任何新的科学理论可以产生在现实世界中制造非因果 FIR 滤波器？
几乎按照定义，非因果系统是可以展望未来的系统。为了实现这一点，我们必须有一种方法来控制从未来某个时间点到现在的某些信息流。
换句话说，“非因果过滤器”=“时间机器”。常设的信号处理笑话是，如果你能建立一个非因果滤波器，你不应该告诉你的老板：你应该悄悄地辞掉工作，用它来玩股票市场。
爱因斯坦的狭义相对论几乎排除了时间旅行。可以说普通物理学不可能做到这一点非常准确
爱因斯坦方程的长期存在的解表明可以跨时间传输能量（以及因此，信息和物质）（例如，可以构建大多数虫洞解来制造“时间机器”）。但就任何人都能够解决数学问题的程度而言，这样的虫洞是不稳定的，或者需要负能量来建造和/或维持。由于现实宇宙中似乎不存在负能量，因此我们只剩下当前无聊的旧时间箭头。
所以——可能不会。但如果你弄清楚了，你可能会在日内交易中赚钱。