最小均方和维纳滤波算法实现信号去噪（附带Matlab源码）

最小均方和维纳滤波算法实现信号去噪（附带Matlab源码）

介绍：
最小均方和维纳滤波（Minimum Mean Square Error Wiener Filtering）是一种常用的信号处理技术，用于从受到噪声污染的信号中恢复原始信号。本文将详细介绍最小均方和维纳滤波算法的原理，并提供相应的Matlab源码实现。

最小均方和维纳滤波原理：
最小均方和维纳滤波是一种线性滤波器，其目标是最小化滤波后的信号与原始信号之间的均方误差。在信号去噪的场景中，我们假设原始信号s(n)和噪声信号v(n)的统计特性已知。最小均方和维纳滤波算法的表达式如下：

y(n) = W(z) * x(n)

其中，y(n)是滤波后的信号，W(z)是滤波器的传递函数，x(n)是受到噪声污染的观测信号。通过调整滤波器的传递函数，我们可以使滤波后的信号y(n)与原始信号s(n)之间的均方误差最小化。

Matlab源码实现：
下面是使用Matlab实现最小均方和维纳滤波算法的示例代码：

% 清除工作区和命令窗口
clear all;
clc