Dekonvolucija

U matematici, dekonvolucija je inverzna konvoluciji. Obe operacije se koriste u obradi signala i obradi slike. Na primer, može biti moguće da se povrati originalni signal nakon filtera (konvolucije) korišćenjem metode dekonvolucije sa određenim stepenom tačnosti.^[1] Zbog greške merenja snimljenog signala ili slike, može se pokazati da što je lošiji odnos signal-šum (SNR), to će biti gore obrnuto od filtera; stoga, invertovanje filtera nije uvek dobro rešenje jer se greška povećava. Dekonvolucija nudi rešenje za ovaj problem.

Osnove za dekonvoluciju i analizu vremenskih serija u velikoj meri je postavio Norbert Viner sa Masačusetskog tehnološkog instituta u svojoj knjizi Ekstrapolacija, interpolacija i izglađivanje stacionarnih vremenskih serija (1949).^[2] Knjiga je zasnovana na radu koji je Viner uradio tokom Drugog svetskog rata, ali je sadržaj u to vreme bilo poverljiv. Neki od ranih pokušaja primene ovih teorija bili su u oblasti vremenske prognoze i ekonomije.

Reference

^ O'Haver, T. „Intro to Signal Processing - Deconvolution”. University of Maryland at College Park. Приступљено 2007-08-15.
^ Wiener, N. (1964). Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series. Cambridge, Mass: MIT Press. ISBN 0-262-73005-7.

[1] O'Haver, T. „Intro to Signal Processing - Deconvolution”. University of Maryland at College Park. Приступљено 2007-08-15.

[2] Wiener, N. (1964). Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series. Cambridge, Mass: MIT Press. ISBN 0-262-73005-7.

[1]

[2]