阅读因果关系,我理解数学定义,就因果系统而言,输出仅取决于当前时间,可能是过去时间,但从不取决于未来时间。
我还看到,我们可以通过“将其及时移动适当的数量”来“建立(转移)系统因果关系”。
上面的说法我不一定明白,想看两个这样的事情发生的简单例子。(即非因果时绘制,因果时重新绘制)。
例如,如果我有一个长度脉冲响应,存储在我机器上的向量中,它如何“知道”这是因果关系还是非因果关系?似乎时间轴总是从,我的向量中的第一个点在哪里。
阅读因果关系,我理解数学定义,就因果系统而言,输出仅取决于当前时间,可能是过去时间,但从不取决于未来时间。
我还看到,我们可以通过“将其及时移动适当的数量”来“建立(转移)系统因果关系”。
上面的说法我不一定明白,想看两个这样的事情发生的简单例子。(即非因果时绘制,因果时重新绘制)。
例如,如果我有一个长度脉冲响应,存储在我机器上的向量中,它如何“知道”这是因果关系还是非因果关系?似乎时间轴总是从,我的向量中的第一个点在哪里。
因果关系与其说是信号的特征,不如说是系统的特征。例如,一个非因果系统可以在某个时间有一个输出这取决于时间的输入. 在考虑时间时,非因果系统打破了我们的直觉,因为它必须“看到未来”才能运行。
假设我想创建一种“反向回声”的音频效果。换句话说,我想在声音事件实际发生之前听到声音的回声。这将是非因果处理的一个例子,因为在任何给定时间,输出取决于尚未发生的输入。对于录制的音频信号,这不是问题,因为我们已经拥有所有可用的时间样本,因此我们可以“向前看”并立即使用这些“未来信息”。
但是如果我想在现场表演中实现这种“反向回声”效果呢?我显然不能“向前看”来获取未来的样本,但我可以等到我需要的所有样本都可用时,然后再应用处理。这将产生完全相同的输出信号,就好像我完成了上面提到的非因果处理一样,但有一个显着的区别:我的输出会被延迟。
给定一个信号这取决于输入作为
我们可以制作一个因果版本, 我们称之为, 通过简单地延迟一步:
我们没有以任何方式改变信号,除了改变它的时间索引。任何相位偏移都可以看作是延迟的直接结果,并且不能通过乘以某个相位项来逆转。