维纳滤波器又被称为最小二乘滤波器或最小平方滤波器，是基本的滤波方法之一。维纳滤波是利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立，是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。产品介绍 维纳滤波 从连续的(或离散的)输入...
离散域维纳滤波 可以直接离散化模拟域的过程与结果得到离散域的过程与结果。例如积分∫\符号替换为求和 ∑\符号,在 f_s\采样率下连续变量 f(t+n/f_s)\对应离散变量 f[n]\。可得离散的因果可实现的有限观测区间的维纳霍夫方程 R_{sx}[k] = \sum_{τ=0}^{N} R_{xx}[τ-k]\ h[τ] \tag{10...
离散域维纳滤波 可以直接离散化模拟域的过程与结果得到离散域的过程与结果。例如积分∫\符号替换为求和 ∑\符号,在 f_s\采样率下连续变量 f(t+n/f_s)\对应离散变量 f[n]\。可得离散的因果可实现的有限观测区间的维纳霍夫方程 R_{sx}[k] = \sum_{τ=0}^{N} R_{xx}[τ-k]\ h[τ] \tag{10...
假设ww权值个数为M,在一般约束维纳滤波中可以看出:限定条件使得结果更符合预期的效果。假设C为M×L的矩阵:L个线性约束条件。对于M个变量的方程组,对应唯一解最多有M个方程,即:对于L个线性约束来讲,我们仍可以继续利用剩下的M-L个自由度进行约束,使得结果更加符合需求(比如增强某信号、抑制某信号等),这便是GSC...
维纳滤波器（Wiener filter）是由数学家维纳（Rorbert Wiener）提出的一种以最小平方为最优准则的线性滤波器。在一定的约束条件下，其输出与一给定函数（通常称为期望输出）的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题。维纳滤波器又被称为最小二乘滤波器或最小平方滤波器，是基本的滤波...
维纳滤波基本概念: 从噪声中提取信号波形的各种估计方法中,维纳(Wiener)滤波是一种最基本的方法,适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号(波形),而不只是它的几个参量。 设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差,对该误差求均方,即为均方误差。因此均方误差越小,噪声滤除...
维纳滤波法的基本原理是利用信号特征与噪声特征的统计学信息进行频域滤波。具体地,可以通过统计学手段来获得待滤波信号和噪声的功率谱密度函数,从而进一步得到信噪比。在得到信噪比的基础上,利用滤波方法,对信号进行滤波,使得信号与噪声的功率谱密度函数在频域上相对优化。这样的方法,可以弱化噪声的干扰,同时更好地保留信号...
维纳滤波（最⼩均⽅滤波）避免逆滤波固有的弊端的另⼀种⽅法就是寻找图像的⼀种估值，使得和之间的均⽅误差最⼩。均⽅误差最⼩准则是由维纳（Wiener）在1949年⾸先提出并⽤来对⼀维平稳时间序列进⾏估值。因此这种⽅法被称为维纳滤波，也被称为最⼩均⽅误差滤波。设、、分别为退化图像...
但降噪领域的维纳滤波并没有解决上述两个理论缺陷,而是从另外一个角度做增强:谱减法并没有从最优理论增强信号,而维纳滤波通过最优化误差增强信号。 可以看到,在理论上:谱减法和维纳滤波之间没有什么关联,也谈不上哪种算法更优之说。 本篇主要分为两部分:维纳滤波公式推导和降噪领域的维纳滤波。