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逆畳み込み
数学では、逆畳み込み (デコンボリューション, deconvolution) は、記録されたデータからの信号を強化するために使用されるアルゴリズムベースの手続きである。記録されたデータが、フィルタ (畳み込みと呼ばれる手順) によって歪められた純粋な信号としてモデル化できる場合、元の信号を復元するために逆畳み込みを使用して基の信号を復元することができる。 逆畳み込みの概念は、信号処理や画像処理の技術で広く使われている。 
逆畳み込みと時系列分析の基礎は、マサチューセッツ工科大学のノーバート・ウィーナーによって、彼の著書『"Extrapolation、Interpolation、and Smoothing of Stationary Time Series』" (1949) の中で大きく築かれた。 この本は、ウィーナーが第二次世界大戦中に行った仕事に基づいていたが、当時は機密扱いであった。 これらの理論を適用しようとする初期の試みのいくつかは、天気予報や経済学の分野で行われていた。 