维纳滤波器(维纳滤波器的解)

1-维纳滤波器为什么被称为最小二乘滤波器

1、维纳滤波器又被称为最小二乘滤波器或最小平方滤波器，目前是基本的滤波方法之一。

2、最小平方反滤波是最小平方滤波(或称维纳滤波、最佳滤波)在反滤波领域中的应用。最小平方滤波的基本思想在于设计一个滤波算子，用它把已知的输入信号转换为与给定的期望输出信号在最小平方误差的意义下是最佳接近的输出。

3、维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。

4、获得PSF的参数后，本文主要采用了逆滤波法、维纳滤波法、最小线性二乘法、Richardson-Lucy算法对模糊图像进行复原，并对各种复原方法的结果进行了分析与对比。

5、在假定信号过程()与噪声过程()为联合平稳和假定在半无限时间区间(－∞，)内能获得()的全部观测数据的前提下，维纳滤波给出了计算最优估值()的一种方法。维纳滤波器 实现维纳滤波方法的系统或装置称为维纳滤波器。

6、维纳滤波器 傅里叶变换还可用于分析一类图像整体的频谱，维纳滤波器应运而生。假定这类图像位于随机噪声场中，每个频率的期望幅度通过功率谱给出，信号功率谱捕获了空间统计量的一阶描述。

2-数字图像处理中传统的复原方法与现代的复原方法的区别?

由于图像复原技术在图像处理中占有重要的地位，已经形成了一些经典的常用图像复原算法，如无约束最小二乘法、有约束最小二乘方法、逆滤波、维纳、最大熵复原等，至今还被广泛使用。

图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的；复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。

图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

3-精锐:什么是维纳滤波?

利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立。维纳滤波是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。

S（n)是有用信号，V（n）是噪声，由于噪声的存在，输入滤波器信号为x（n）=s（n）+v（n）。

高级必杀 高级连击 高级神佑复生 高级强力 高级偷袭 高级突进 高级敏捷 高级驱鬼 高级强壮 ………当然若是没那个资本，隐攻的最低配置也要这三个技能：必杀，连击，隐身。

精锐的读音是：jīngruì。精锐的拼音是：jīngruì。结构是：精(左右结构)锐(左右结构)。注音是：ㄐ一ㄥㄖㄨㄟ_。词性是：形容词。

4-维纳滤波原理

维纳滤波原理维纳滤波器在结构上是一通过合理的设计可使其对噪声具有良好的过滤特性当观测信号输入滤波器时它的输出就是信号构造维纳滤波器的步骤假设维纳滤波器的单位脉冲响应。

维纳滤波的基本原理是：设观察信号y(t)含有彼此统计独立的期望信号x(t)和白噪声ω（t）可用维纳滤波从观察信号y(t)中恢复期望信号x(t)。

利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立。维纳滤波是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。

random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可 实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。

最小均方差滤波又称为维纳滤波，其原理是设计一个滤波器，使滤波后的输出与期望输出之间的均方差为最小。

5-维纳滤波器可以用在开关电源上吗

最小方差平滑滤波器又称为维纳滤波器。从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。

成像时由于长时间曝光受到大气干扰而产生的图像模糊可以用转移函数H(u，v)=exp[-(u2+v2)/2σ2]表示。这噪声可忽略，求恢复这类模糊的维纳滤波器的方程。

维纳滤波原理维纳滤波器在结构上是一通过合理的设计可使其对噪声具有良好的过滤特性当观测信号输入滤波器时它的输出就是信号构造维纳滤波器的步骤假设维纳滤波器的单位脉冲响应。

6-维纳滤波不能处理噪声的一般情形

维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。因此，维纳滤波在实际问题中应用不多。

与以前计算的μo和ρo值相比较，看出：对于能量滤波器，信噪的功率比达到最大值，对于匹配滤波器，信噪比达到最大值，而对于维纳滤波器则都不能达到最大值。

维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。

维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声n(t)为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。因此，维纳滤波在实际问题中应用不多。