维纳滤波原理

最新推荐文章于 2024-11-22 09:57:11 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-22 09:57:11 发布 · 3.6k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

与按频段过滤信号的高通、低通、带通滤波器不同，维纳滤波器根据噪声统计学特征，让混有噪声的信号通过后得到更接近原始信号的期望信号。通过均方误差分析使误差期望最小，还给出了相关参考链接。

与高通、低通、带通滤波器按频段过滤信号频段不同，根据噪声的统计学特征，混有噪声的信号期望通过维纳滤波器得到的期望信号更接近原始信号。

含有噪声信号v的S为    S = x+v

通过滤波器h 得到期望信号\widehat{s}

输出信号y = \widehat{s} 尽可能地接近原始信号 s ,用均方误差分析误差期望其数学期望最小

 

参考：1.https://wenku.baidu.com/view/f20eb0d8a58da0116c174926.html

           2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/20850601

 

寒不改叶
关注
维纳滤波器的基本原理
weixin_59373340的博客
10-01 930
白化滤波器 ????(????)=????????????????????2????=0,1,…,∞0????<0 ...
维纳滤波原理与一般定义
生活就像海洋
09-14 1万+
从线性问题的最优化角度推导维纳滤波。
维纳滤波原理（Wiener Filter）
phymat.nico的专栏
09-26 2700
维纳滤波原理（Wiener Filter） - 知乎 自适应滤波：维纳滤波器——FIR及IIR设计 - 桂。 - 博客园
维纳滤波基本原理以及公式推导
dingzihao927的博客
12-04 3116
维纳滤波是一种基于最小均方误差原则的线性滤波方法。它的基本原理是建立图像退化模型，将图像噪声模型化，通过滤波器对图像进行滤波来实现去噪效果。其中X(x,y)是需要估计的维纳滤波系数，将（2）式进行展开。取值，有利于提高噪声模糊图像的复原效果。其中噪声和信号是独立无关的，所以。其中f(x,y)是参考图像，数学描述可用下列式子表示。进行求导，可得维纳滤波公式。(x,y)是估计图像。
Wiener维纳滤波基本原理及其算法实现
热门推荐
qq_35608277的博客
11-11 4万+
To learn, to share, to debate, then comes progress.1.算法背景：信号滤波的实质为从观测信号中提取有效信号，随着数学理论的发展与实际应用的需求，基于不同原理的滤波方法被不断地提出来，虽然依据的准则，推导的过程各有差异，但最终的目的均是减小信号估计的误差，使滤波系统的输出信号尽可能地接近实际信号。 Wiener滤波是第二次世界大战中，为了解决火力控制
精选资源
维纳滤波原理及其matlab实现
06-26
"维纳滤波原理及其matlab实现" 维纳滤波原理是信号处理领域中的一种重要技术，广泛应用于地震勘探、通信、图像处理等领域。它是由 Norbert Wiener 提出的，以解决信号从噪声中提取的问题。维纳滤波器是一种最佳线性...
精选资源
维纳滤波原理及其matlab实现(.doc
10-16
维纳滤波原理及其 MATLAB 实现 维纳滤波原理是信号分析、处理技术的重要分支，对信号安全可靠和有效灵活地传递是至关重要的。维纳滤波器是一种设计线性滤波器，能够将信号尽可能精确地重现或对信号做出尽可能精确的...
维纳滤波原理及其应用PPT学习教案.pptx
10-11
本文旨在深入探讨维纳滤波原理及其实现方式，并分析其在图像去噪、信号处理等领域的应用价值与局限。 首先，维纳滤波理论通过其预测和平滑的功能，使得我们可以根据当前时刻及以前的观察数据，来预测未来某时刻的...
08维纳滤波原理及其matlab实现.pdf
05-19
维纳滤波原理及其 Matlab 实现 摘要1：引言 微地震是一种小型的地震（mine tremor or microseismic），在地下矿井深部开采过程中发生岩石破裂和地震活动，常常是不可避免的现象。由开采诱发的地震活动，通常定义为...
第四章——维纳滤波原理
qq_37657182的博客
08-13 577
均方误差准则及误差性能面 误差： 误差平均功率： 作变量代换： 最终
降噪理论 - 维纳滤波简介 （自己做的报告）
03-09
个人做的关于降噪理论中维纳滤波理论报告，维纳滤波是MSE意义下最有线性滤波
现代数字信号处理——维纳滤波原理及自适应算法
qq_40438165的博客
08-17 5636
一、维纳滤波器基本理论 1、自适应横向滤波器 wi∗w_i^*wi∗​：滤波器权系数 w=[w0,w1,⋯ ,wM−1]w=[w_0,w_1,\cdots,w_{M-1}]w=[w0​,w1​,⋯,wM−1​]：滤波器权向量 d(n)d(n)d(n)：期望响应 d^(n)=∑i=0M−1wi∗u(n−i)=wHu(n)=uT(n)w∗\hat{d}(n)=\sum_{i=0}^{M-1}w_i^*u(n-i)=w^Hu(n)=u^T(n)w^*d^(n)=∑i=0M−1​wi∗​u(n−i)=wHu(n
维纳滤波原理及其应用
weixin_44670677的博客
09-01 7863
再基于改进的维纳滤波的基础上应用了自动阈值将边缘更加突显出来，也能较大的提高分割轮廓信息的精度。在信号处理中，维纳滤波是常用的降噪方法，它能够把实际信号从带有噪声的观测量中提取出来，无论是在雷达信号、语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。为了使经典的维纳滤波适用于汽车毫米波雷达的干扰抑制，首先对回波信号的噪声基底水平进行统计，进而区分回波信号的干扰部分与无干扰部分。，使阵列的输出对不同空间方向的信号产生不同的响应。，线性指的是这种估计形式是线性的，最小方差则是我们后面。如下图所示，参考信号可以。
维纳滤波（Wiener Filtering）
weixin_39753819的博客
08-23 4578
维纳滤波器是一种线性滤波器，用于估计一个信号的最佳线性平滑值，前提是信号被加性噪声污染。
维纳滤波(Wiener Filter)
Frankgoogle的博客
04-17 1万+
Wiener Filter 因为最近看文章接触了维纳滤波，所以这里写一下Weiner Filter的一些简单理解和推导。 基本定义 维纳滤波是一种在含噪声的时序信号把信号提取出来的滤波器，其基本框图如下： 简单的维纳滤波其实就是通过一个FIR滤波器，去除噪声的过程。在这里，hhh的作用也可以理解为： 通过训练集的数据对信号和噪声的建模，然后通过前几个点的信息，预测当前时刻的噪声信号所占的比例，然...
维纳滤波原理及实现
realjc的博客
12-30 5175
维纳滤波 问题描述： 设有一个线性系统，它的单位脉冲响应是h(n)h(n)h(n),当输入一个观测到的随机信号x(n)x(n)x(n)，简称观测值，且该信号包含噪声w(n)w(n)w(n)和有用信号s(n)s(n)s(n)，也即 x(n)=w(n)+s(n)x(n)=w(n)+s(n)x(n)=w(n)+s(n) 则输出(估计值)为： y(n)=x(n)∗h(n)=Σm=−∞+∞h(m)x(n−m...
维纳滤波器（Wiener Filter）介绍及公式推导
最新发布
shannanshouyin的博客
11-22 6509
维纳滤波器（Wiener Filter）是一种处理离散信号的线性最优滤波器，它的设计目的是使输出信号与期望信号之间的均方误差（MSE）最小化。输入信号为：为期望响应，也就是在不含误差的情况下的理想输出，假设其均值为0（一般会对信号进行减去均值处理），即；为噪声，是滤波器的输入，可以看作是我们实际测量得到的包含误差的原始数据。输出信号为：为维纳滤波器的系数（冲激响应），为卷积符号，为滤波器的输出，称为我们的估计量。滤波器系统框图如下：假设FIR滤波器有M阶，滤波器抽头系数为,输入为。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值