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理想低通滤波器可以物理实现吧

对其先进行离散傅里叶变换，然后将高频部分置零，最后再反变换回来，不就实现了吗首先，这是可以实现的。
其次，这种实现跟一个阶数非常非常高的 FIR 滤波器并没有什么区别。

理想滤波器之所以无法实现，是因为其输出依赖于未来的所有输入。而对于存储于电脑磁盘中的图像或音频等数据，由于你可以获取从开始到结尾的所有数据，因此并不存在「未来的输入」，所以理想滤波器是可以实现的。在实现的时候，你需要把整个图像或音频的所有采样点整个进行傅里叶变换。
而我们说理想滤波器无法实现的本质原因，在于我们需要做实时处理。显然，如果你要做实时的音频处理，即一边播一边滤波，你无法在某一时刻预测未来的输入。而如果全部存下来之后再进行处理，显然就做不到实时处理了。

■网友
其实是可以实现的，但是又一个前提，这个理想离滤波器 并之上不是因果序。如果你采用傅立叶变换来实现，很显然你需要对T 从负无穷 到正无穷积分，所以你已经预知了未来。在电子元器件等实时处理系统，必须满足因果序，也就是你不能知道未来的情况，（换句话）移动一下坐标轴，你现在发生的事情不能 改变过去，只能改变未来。那么要如何实现呢。前提就是 你已经知道了这个信号的全部信息（超过时间定义范围的可以用0表示，譬如你就记录5分钟信息 大于5分钟可以用0表示）。这种情况类似于你在电脑上播放音乐。整个音乐文件已经存储在电脑中了。所以你可以在任意时间预知未来发生什么事情，也可以让未来的事件干涉现在（平移坐标就是现在干涉过去）。所以他不是因果序。回到你的问题，你所说的DSP 和FPGA都是事实处理元件（正常的用法，不排除不正常的用法，这里不讨论不正常），也就是它们是针对输入的信号完成输出，而不是已经知道了整个信号。 所以并不能完成你要的操作。对于你说的图像，很明显 你在处理一帧照片的时候。。你已经获得了照片的全貌。自然可以进行这些操作。但是你不能对视频在时间尺度上进行操作，在2纬的XY图像坐标自然是没问题。如何理解理想滤波器不是因果序的，你看一下 序列你就知道了。你弄一个信号 你把未来遮住你看。对于当前数值 譬如1，你不知道她未来经过t=多少，变成-1，所以你并不能知道是不能要剔除他。所以现实中滤波器都要等待1/4周期（具体是1/4 还是半个记不清了）来判断然后把它灭掉。这样就会导致在时间上出现延迟，也就是不理想了。在幅度上也会出现梯度（其实没有梯度会有很严重的prering现象。。）这是在过度频率系统判断是不是要剔除他留下的因为系统“不能确定”。这是一个很不专业的回答。但是比较简单易懂。希望对你有帮助，如果你需要数学公式可以留言，我可以给你完整的数学表达式（感觉写数学表达式反而不宜于理解，数学公式看起来太恶心了）
■网友
【理想低通滤波器可以物理实现吧】 所谓的「物理实现」，就是指信号的自变量是真实的时间，这就排除了先获取整个信号，然后对它进行变换的实现方法。
你可以说「物理」这个名字起得不好，如果叫「实时」或者「在线」就好得多了。

■网友
你的方法其实隐含了一个假设，假设了在负无穷到正无穷时间内信号是你所截取信号的周期延拓，但实际上的信号通常不满足这个假设。你说的这个方法实际上也有应用，满足这个假设的信号可以人为产生，如LTE的OFDM符号，就可以这么干。
■网友
那些说可以实现的真的是。。
在频域操作本身就是很常用的方法，但不代表你的操作就是理想的。方案的大前提其实就是DFT与IDFT这两个操作。
你要理解，DFT叫离散傅里叶变换，也就是说他取得的结果是数字信号，无论在时域还是在频域都是采样过的。
时域采样，频域周期延拓；频域采样，时域周期延拓。
经过你在频域“理想低通”过的信号，实际上是对信号做理想低通后在时域同时周期延拓了。而延拓的周期，就是当前信号的长度N。


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