Effect of Errors on Deconvolution

Abstract

입력신호와 시스템의 임펄스 반응이 콘볼루션(convolution)되어 출력신호가 관측되는 상황이 빈번히 발생하며, 관측된 출력신호를 통해 입력신호와 시스템을 분리해 내기 위한 디콘볼루션(deconvolution)이 여러 분야에 적극적으로 활용된다. 본 논문에서는 디콘볼루션(deconvolution)에서 잡음에 의해 추정치가 어떤 영향을 받는지 다양한 모의실험을 통해 알아보고자 한다. 입력신호는 코쉬분포, mixed-normal 분포, poisson-normal 분포, fixed-normal 분포에서 생성하며 시스템의 임펄스 반응은 알려져 있다고 가정하고 모의실험을 실시하였다. ;We frequently observe output signals which are convoluted by input signals and impulse responses of system. Deconvolution which is to seperate input signals and impulse responses from the observed output signals is applied in many areas. In this thesis, we conduct Monte-Carlo experiments to study how deconvolution is affected by noises. Input signals are generated from cauchy, mixed-normal, poisson-normal and fixed-normal distributions. The simulation is conducted assuming that the impulse responses are known.