1.算法描述在信号处理中，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，无论是在语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。维纳滤波是一种线性最小均方误差（LMMSE)估计,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构造滤波器的优化准则，也就是说实际信号与估计量的差 y−y^ 要有最小的方差。而维纳滤波就是要构造一种滤波器，使得观测信号通过滤波器后能够得到的
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2023-12-18 13:15:12
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文章目录维纳（Wiener）滤波模型结构使用条件原理公式推导仿真分析——Matlab代码一、参考信号
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2023-10-23 13:59:20
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问题提出背景虽然matlab中已经有人开发出了相应的工具箱，但是我们依然可以借助matlab中已有的函数来完成张量的按模展开运算，而且在其他人的算法实现过程中也会经常遇到这种实现方式，记录下来，已示留念。例子以三模张量为例,可以推广到n模，没试过，遇到再说吧：构造张量
A 结果如下： A(:,:,1) =
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A(:,:,2) =
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2023-11-30 16:34:43
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clc;clear;close all;warning off;%频谱图像img = imread('c2.jpg');img_freq = fft2(img);figure(1);s
原创
2022-10-10 15:25:29
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文章目录1. 维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波器区别与联系2．概述两种最优线性滤波（Wiener滤波/Kalman滤波），包括适用条件、最优准则、局限性、以及估计过程等。 1. 维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波器区别与联系维纳滤波： （1)设信号s(k)及观测过程x(k))是广义平稳的,且已知其功率谱或自相关函数，则基于观测过程x(k)，按线性最小均方误差估计准则，对信号s(k)所作的最优估计称
MATLAB常用的滤波函数比较：均值滤波和中值滤波 均值滤波中值滤波运行结果程序代码 均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将
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2024-03-19 10:55:17
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1 基于能量约束最优化的维纳滤波推导 维纳滤波是一种对于平稳随机信号的均方误差最优的线性滤波器，即添加了平稳随机噪声（如高斯白噪声）的确定性信号经过维纳滤波系统后的输出与原始信号的均方误差最小。具体的维纳滤波推导方式有很多，因为维纳滤波本身并没有给出具体的滤波器形式，本节主要翻译自以下链接：并从线性问题的最优化角度来
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2023-10-23 21:52:42
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数学原理 matlab代码示例使用`deconvwnr`函数，用法示例：J = deconvwnr(I,psf,nsr)
J = deconvwnr(I,psf,ncorr,icorr)
J = deconvwnr(I,psf)其中，常用的是第一条和第三条：I：值域为[0,1]的double数据类型图像；psf：对I进行卷积的点扩散函数(point-spread function)[即卷
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2024-03-08 19:39:59
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完整的实验报告下载连接一、实验原理 卡尔曼滤波和维纳滤波都是最小均方误差为准则的线性估计器。卡尔曼滤波和维纳滤波的不同点在于：（1）解决最佳滤波的方法不同，维纳滤波是用频域及传递函数的方法，卡尔曼是用时域及状态变量的方法；（2）维纳滤波要求过程的自相关系数和互相关函数的简单知识，而卡尔曼滤波则要求时域中状态变量及信号产生过程的详细知识；（3）维纳滤波要求平稳，而
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2023-12-18 20:34:54
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文章目录介绍基本概念简单实现过程matlab实现结果小结 介绍随机信号包括了确定信号和随机噪声两部分。维纳滤波的本质是设计一组冲击响应的函数，抑制信号中的随机噪声部分，或者说非预期信号部分，使得信号与预期值的均方误差达到最小。基本概念在开始维纳滤波的介绍前，先描述一下几个基本的概念 以下只给出离散过程的公式自相关函数 为了描述随机变量X(n),X(n+t)，在不同时刻下的相互联系，引入了自相关函
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2024-03-04 10:05:59
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1. 均值滤波：即线性滤波，有: a.邻域平均, b. 加权平均两种。a. 邻域平均：用一个像素邻域平均值作为滤波结果，此时滤波器模板的所系数都取1，为保证输出图仍在原来的灰度值范围，在算得R后要将其除以系数总个数再进行赋值，对3*3的模板来说，在算得R后要将其除以系数9。b. 加权平均：对同一尺寸的模板，可对不同位置的系数采用不同的数值，一般认为离对应模板中心像素近的像素应对滤波结果
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2024-02-27 17:45:23
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MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。%自编的均值滤波函数。x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avefilt(x,n) a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1 p=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n x1=double(x); x2=x1; %A(a:b,c:d)表示A矩阵的第
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2024-03-28 21:44:25
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直接上代码function img = myBilateralFilter(Image, kerSize, delta)
% Image 待滤波图像
% kerSize 滤波核大小
% delta 标准差
% img 输出图像
%%
% c，r分别为核kerSize的垂直半径和水平半径
c = floor(kerSize(1)/2);
r = floor(kerSize(2)/2);
% 镜像
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2023-06-29 17:04:34
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1 简介维纳滤波是诺伯特*维纳在二十世纪四十年代提出的一种滤波器,是根据全部过去的和当前的观察数据 来估计信号的当前值,它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数 H(z)或单位样本响应 h(n)的形式 给出的,因此维纳滤波器也称为最佳线性滤波器.本论文介绍了维纳滤波器的原理并运用 Matlab 软件进行仿真分 析.论文仿真分为两大块,第一:不同信号加入白噪声之后输入维纳滤波器,探讨噪声为
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2023-06-13 20:05:12
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最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Ｋолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用于实时处理。为了克服这一缺点，60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，并导出了一套递推估计算法，后人称之为卡尔曼滤波理论
。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思
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2023-12-09 13:12:57
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一、目标：任选一幅彩色风景图片作为源图像,设置不同的模糊参数实现任一副图像的运动模糊(fspecial,imfilter函数),再用imadd和imnoise给图像添加不同类型的噪声,显示噪声图像。对1产生的图像分别进行复原,选用维纳滤波器进行图像复原,显示处理结果。二、函数分析：1、fspecial()定义：创建预定义的二维过滤器形式：h = fspecial('motion',len,thet
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2023-10-15 08:31:57
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语法y = filter(b,a,x)y = filter(b,a,x,zi)y = filter(b,a,x,zi,dim)[y,zf] = filter(___)说明y = filter(b,a,x) 使用由分子和分母系数 b 和 a 定义的有理传递函数 对输入数据 x 进行滤波。如果 a(1)
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2023-09-22 20:09:07
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对中值滤波还不是很了解的朋友可以看下我之前写的文章：MATLAB-中值滤波原理、实现及应用，链接的这文章是我根据 《数字图像处理》许录平版 相关内容而写的，中值窗口有线状、正方形、十字形、X型、菱形以及圆形，窗口很丰富，但没有完完全全实现medfilt2函数的功能，而且边缘处理的算法都是统一的，便有了现在这篇文章这篇文章主要涉及如何实现medfilt2函数，medfilt2的详细用法可以
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2024-02-26 21:17:22
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一幅图像f(x,y)能够用它的入射光分量和反射光分量来表示，其关系式如下f(x,y)=i(x,y)r(x,y) 图像f(x,y)是由光源产生的照度场i(x,y)和目标的反射系数场r(x,y)的共同作用下产生的。该模型可作为频率域中同时压缩图像的亮度范围和增强图像的对比度的基础。 但在频率域中不能直接对照度场和反射系数场频率分量分别进行独立的操作。 如果定义：则有:或者这里I(u,v)以
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2024-04-24 15:10:32
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
