（免责声明。我已经开始做一些 DSP。我最后一次使用这个是在八十年代。那时我也不是什么专家。）
IIR 和 FIR 滤波器的脉冲响应是否不同（因为我不知道我的航向是否正确，可以这么说）。
我知道理想低通的脉冲响应是 sinc（低通滤波器：理想和真实滤波器）。
但是，在 XMOS xCORE-200 DSP 元素库的一个示例中，部分 app_design的脉冲响应类似于
。
如有必要，我可能会在此处粘贴代码。
IIR 滤波器首先给出值为 1.0 的样本。其他 7 个为 0.0。他们说这是一个狄拉克增量脉冲（似乎与 sinc 相关），但这可能是克罗内克增量脉冲吗？我查看了有关此的 Wikipedia 文章。
另一件事。多年来，我一直认为它是（通用）增量脉冲的时间序列脉冲响应，它将在 FFT 之后反映在频谱中，是它所通过的滤波器的传递函数。但是，sinc 看起来不太像传递函数。但现在我读到这适用于矩形脉冲。巴赫不是去他接到音乐命令的教堂，鼓掌，听回声，真正了解房间，从而制作出没有被抹掉的音乐吗？我当然希望这能理顺！
在离散时间内，滤波器的脉冲响应可以具有有限长度 (FIR) 或无限长度 (IIR)。脉冲响应正如它所说的那样：系统对输入脉冲的响应。在离散时间中，脉冲是单个数字（以及其他地方的零）。这不是狄拉克增量脉冲，它是一种对分析连续时间系统很有用的数学结构。它是——正如你所知道的——一个克罗内克三角洲。
如果我们处理时间信号，脉冲响应是一个时域序列。它的频域等价物是频率响应，它是脉冲响应的（离散时间）傅里叶变换。
理想低通滤波器（无法实现）的脉冲响应是一个 sinc 序列（连续时间的 sinc 函数）。因此，在这种情况下，sinc 函数不是传递函数，而是时域脉冲响应。对应的频率响应是一个矩形，它是理想低通滤波器的定义（通带中的响应恒定，阻带中的响应为零，过渡带宽为零）。
另一方面，sinc 函数可以是频率响应。如果我们有矩形时域函数，情况就是这样。具有矩形脉冲响应的滤波器计算其输入的有限长度平均值，其频率响应具有 sinc 形状。
是的，巴赫听了（近似）脉冲响应。他的拍手近似于一种高能量集中在时间上的脉冲，因此房间对他的拍手的响应接近于它的脉冲响应。