N 行の時系列データの行列があります。私が情報を持っているデータの特定のノイズ汚染測定値があります。
データ内のノイズは、マトリックス内の特定の列から隣接する列への信号をぼかすポアソン分布としてモデル化できます。たとえば、元のデータが信号に囲まれていない単一のピークである必要がある場合:
0 0 0 1 0 0 0
わずかに非対称に分布する測定信号は、次のようになります。
0.001 0.005 0.1 0.5 0.2 0.001 0
ノイズが列間でデータをどのように分散させているかを示す適切なモデルがある場合、この情報を使用して行列を元の信号の近似値にデコンボリューションするにはどうすればよいですか?