我有一个包含 N 行时间序列数据的矩阵。我有一些关于数据的特定噪声污染测量。
数据中的噪声可以建模为泊松分布，它将信号从矩阵中的给定列模糊到相邻列。例如，如果原始数据应该是一个没有信号包围的单峰：
0 0 0 1 0 0 0
测量的信号分布略微不对称，导致如下所示：
0.001 0.005 0.1 0.5 0.2 0.001 0
如果我有一个关于噪声如何在列之间分布数据的良好模型，我如何使用这些信息将矩阵反卷积为原始信号的近似值？