Python 反褶积提取潜在核

假设

A*X=B

是一个

全卷积

；因此，如果

矩阵A

是nxn而

矩阵x

是mxm，

矩阵B

必须是（N+M-1）x（N+M-1）。我知道

A

和

B

，但不知道

X

；所以我想找到它

由于傅里叶变换的反褶积要求所有相关矩阵的大小相同，因此我们用零填充

A

，使其成为（N+M-1）x（N+M-1）

这在Python中很容易实现

import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2

shape = B.shape
X_pre = ifft2(fft2(B, shape) / fft2(A, shape)).real

X = X_pre[:??, :??] # what do I put here to extract the latent kernel X?

问题是

X_pre

的大小是（N+M-1）X（N+M-1），但我希望得到大小为M X M的

X

。知道

M

比

N

小得多，我如何提取潜在内核

X

先谢谢你