在盲解卷积中，有两种基本的方法来处理信号和滤波器系数：一种是将滤波器系数翻转、平移与信号相乘再相加，另一种是将信号翻转、平移与滤波器系数相乘再相加。这两种方法的区别主要在于处理信号和滤波器的顺序，以及它们对最终结果的影响。
1. **滤波器系数翻转（Filter Coefficient Flipping）**：
- 在这种方法中，首先对滤波器系数进行翻转（即时间反转），然后将其与信号进行卷积。这种方法在某些情况下可以更好地处理信号的初始不连续性，因为它首先考虑了滤波器的冲击响应。
- 这种方法的一个常见应用是Richardson-Lucy算法，它是一种迭代的非线性复原算法，用于图像去卷积。在每次迭代中，算法都会更新对模糊核的估计，直到收敛到满意的解。这种方法在处理图像去卷积时非常有效，因为它可以同时恢复图像和点扩散函数（PSF）。
注：根据参考文献，这种方式得到的输出信号维度通常为N
2. **信号翻转（Signal Flipping）**：
- 在这种方法中，信号首先被翻转，然后与滤波器系数进行卷积。这种方法可能会在信号的开始处引入不连续性，因为它改变了信号的时间顺序。
- 信号翻转方法可能在某些情况下导致假脉冲被错误地反卷积，尤其是在信号开始时存在不连续性的情况下。这是因为翻转可能会改变信号的原始特征，导致解卷积过程中出现错误。
注：根据参考文献，这种方式得到的输出信号维度通常为N-L+1
总的来说，两种方法的主要区别在于处理信号和滤波器的顺序，这可能会影响解卷积的结果，尤其是在信号开始时存在不连续性的情况下。在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的信号特性和所需的解卷积效果。一些研究提出了改进的盲解卷积算法，例如基于最大平均峭度的盲解卷积方法，这种方法通过定义新的滤波器系数求解指标来提高解卷积的准确性。此外，还有研究提出了基于最小滤波器失真的盲解卷积方法，这种方法通过最小化滤波器失真来提高分离效果。