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使用維納濾波的優缺點及其原理

發布時間:2020/3/23 14:48:37 訪問次數:2439

設計電源燈人都知道維納濾波,那么什么是維納濾波?維納濾波(wiener filtering) 一種基于最小均方誤差準則、對平穩過程的最優估計器。這種濾波器的輸出與期望輸出之間的均方誤差為最小,因此,它是一個最佳濾波系統。它可用于提取被平穩噪聲污染的信號。

從連續的(或離散的)輸入數據中濾除噪聲和干擾以提取有用信息的過程稱為濾波,這是信號處理中經常采用的主要方法之一,具有十分重要的應用價值,而相應的裝置稱為濾波器。根據濾波器的輸出是否為輸入的線性函數,可將它分為線性濾波器和非線性濾波器兩種。維納濾波器是一種線性濾波器。

維納濾波的基本原理是:設觀察信號 y(t)含有彼此統計獨立的期望信號 x(t)和白噪聲ω(t)可用維納濾波從觀察信號 y(t)中恢復期望信號 x(t)。

從噪聲中提取信號波形的各種估計方法中,維納(wiener)濾波是一種最基本的方法,適用于需要從噪聲中分離出的有用信號是整個信號(波形),而不只是它的幾個參量。設維納濾波器的輸入為含噪聲的隨機信號。期望輸出與實際輸出之間的差值為誤差,對該誤差求均方,即為均方誤差。因此均方誤差越小,噪聲濾除效果就越好。為使均方誤差最小,關鍵在于求沖激響應。如果能夠滿足維納-霍夫方程 ,就可使維納濾波器達到最佳。

優點:適應面較廣,無論平穩隨機過程是連續的還是離散的,是標量的還是向量的,都可應用。對某些問題,還可求出濾波器傳遞函數的顯式解,并進而采用由簡單的物理元件組成的網絡構成維納濾波器。

缺點:要求得到半無限時間區間內的全部觀察數據的條件很難滿足,同時它也不能用于噪聲為非平穩的隨機過程的情況,對于向量情況應用也不方便。因此,維納濾波在實際問題中應用不多。未來的科技必定會不斷優化產品,讓我們翹首以盼。

設計電源燈人都知道維納濾波,那么什么是維納濾波?維納濾波(wiener filtering) 一種基于最小均方誤差準則、對平穩過程的最優估計器。這種濾波器的輸出與期望輸出之間的均方誤差為最小,因此,它是一個最佳濾波系統。它可用于提取被平穩噪聲污染的信號。

從連續的(或離散的)輸入數據中濾除噪聲和干擾以提取有用信息的過程稱為濾波,這是信號處理中經常采用的主要方法之一,具有十分重要的應用價值,而相應的裝置稱為濾波器。根據濾波器的輸出是否為輸入的線性函數,可將它分為線性濾波器和非線性濾波器兩種。維納濾波器是一種線性濾波器。

維納濾波的基本原理是:設觀察信號 y(t)含有彼此統計獨立的期望信號 x(t)和白噪聲ω(t)可用維納濾波從觀察信號 y(t)中恢復期望信號 x(t)。

從噪聲中提取信號波形的各種估計方法中,維納(wiener)濾波是一種最基本的方法,適用于需要從噪聲中分離出的有用信號是整個信號(波形),而不只是它的幾個參量。設維納濾波器的輸入為含噪聲的隨機信號。期望輸出與實際輸出之間的差值為誤差,對該誤差求均方,即為均方誤差。因此均方誤差越小,噪聲濾除效果就越好。為使均方誤差最小,關鍵在于求沖激響應。如果能夠滿足維納-霍夫方程 ,就可使維納濾波器達到最佳。

優點:適應面較廣,無論平穩隨機過程是連續的還是離散的,是標量的還是向量的,都可應用。對某些問題,還可求出濾波器傳遞函數的顯式解,并進而采用由簡單的物理元件組成的網絡構成維納濾波器。

缺點:要求得到半無限時間區間內的全部觀察數據的條件很難滿足,同時它也不能用于噪聲為非平穩的隨機過程的情況,對于向量情況應用也不方便。因此,維納濾波在實際問題中應用不多。未來的科技必定會不斷優化產品,讓我們翹首以盼。

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