一、研究背景 維納濾波器參數是固定的，適合於平穩隨機信號。卡爾曼濾波器參數是時變的，適合於非平穩隨機信號。然而，只有在信號和噪聲的統計特性先驗已知的情況下，這兩種濾波術才能獲得最優濾波。在實際應用中，常常無法得到信號和噪聲統計特性的先驗知識。在這種情況下，自適應濾波技術能夠獲得極佳的濾波性能 ...

作者：桂。 時間：2017-03-23 06:28:45 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6603263.html 【讀書筆記02】 前言 仍然是西蒙.赫金的《自適應濾波器原理》第四版，距離上次看這本書已經過去半個月 ...

作者：桂。 時間：2017-03-24 06:52:36 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 聲明：歡迎被轉載，不過記得注明出處哦~ 【讀書筆記03】 前言 西蒙.赫金的《自適應濾波器原理》第四版 ...

目錄 1、自適應濾波器簡介 2、自適應濾波噪聲抵消原理 3、LMS算法原理 4、matlab實現 　　4.1、LMSfliter（） 　　4.2、LMSmain（） 5、結果分析 1、自適應濾波器簡介 　　自適應濾波，就是利用前一時刻以獲得的濾波器參數 ...

1. 概述 當系統中的有效信號和噪聲都是隨機過程，信號和噪聲的頻譜還可能重疊（比如有效信號是高斯-馬爾可夫過程，噪聲是白噪聲），根據頻域參數設計濾波器的方法就不再適用。 維納濾波器可以在一些場合解決上述為題，其設計原則是均方誤差（的期望）最小。我們從相對簡單的單參數濾波器開始。 2. 參數 ...

維納濾波是美國應用數學家諾伯特·維納（Norbert Wiener）在二十世紀四十年代提出的一種濾波器，並在1949年出版[1]. 維納濾波器（Wiener filter）是由數學家維納（Norbert Wiener）提出的一種以最小平方為最優准則的線性濾波器。在一定的約束條件下，其輸出與一給定 ...

　　在數學應用上，對於運動引起的圖像模糊，最簡單的方法是直接做逆濾波，但是逆濾波對加性噪聲特別敏感，使得恢復的圖像幾乎不可用。最小均方差（維納）濾波用來去除含有噪聲的模糊圖像，其目標是找到未污染圖像的一個估計，使它們之間的均方差最小，可以去除噪聲，同時清晰化模糊圖像。 定義 給定一個系統 ...

圖像退化/復原過程的模型 　　退化過程可以被模型化為一個退化函數和一個加性噪聲項，處理一幅輸入圖像 f(x, y) 產生一幅退化圖像 g(x, y)。給定 g(x, y) 和關於退 ...