1.基本原理以及方法
基本要求:输出信号(即滤波器估计信号)与期望信号足够接近
系统的输出为输入信号X(t)与滤波器h(t)的卷积
维纳滤波基于最小均方误差准则求解估计信号,估计信号与实际信号的最小均方误差方程可用维纳-霍夫方程求解。
有限长的冲击响应符合实际情况,限定有限长的脉冲响应,使得期望信号与估计信号的互相关函数化简可得下式:
RxxH=Rxs,Rxx表示测量信号的自相关函数,为NN矩阵,N的长度由冲击响应的长度决定,Rxs表示测量信号x与期望信号s(即估计信号)的互相关函数,N1矩阵,H表示维纳滤波的单位脉冲矩阵,N1矩阵。
如果满足Rxx为非奇异,则H=Rxx(-1)Rxx。
若期望信号与噪声满足不相关,则可以利用Levinson-Durbin算法求解,此时的噪声与期望信号的互相关函数为0,则测量信号x与期望信号s的互相关函数Rxs=Rss+Rxx=Rss+Rvv,此时的V为噪声信号。
则最小均方误差=Rss(0)-HRss,此时的H*Rss为脉冲与S信号自相关函数的卷积和。要使的误差达到最小,则H为最优滤波矩阵。
【维纳滤波器】
最新推荐文章于 2025-12-14 11:20:37 发布
本文介绍了维纳滤波的基本原理,该方法基于最小均方误差准则,用于寻找最佳估计信号。通过建立测量信号与期望信号的互相关函数关系,当期望信号与噪声不相关时,可以使用Levinson-Durbin算法求解滤波器系数。最终目标是找到最优滤波矩阵,以使估计信号与实际信号之间的误差最小。
1237

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



