用矩阵形式表示 例7用p=2的FIR结构给例5设计维纳一步预测器。 此时

维纳滤波音频去噪matlab代码小波去噪 基于多锥谱自适应小波去噪的Yu和Guizou语音增强的Matlab实现。 布雷西亚大学信息表示高级方法课程的最终项目，2018年。 众所周知，在大多数频域语音增强算法中遇到的“音乐噪声”部分是由于频谱的大方差估计所致。 为了解决这个问题，我们建议在本文中使用基于小波阈值的多方谱的低方差频谱估计器进行语音增强。 导出了一个短时频谱幅度估计器，该估计器结合了小波阈值多峰频谱。 听力测试表明，与子空间和MMSE算法相比，多锥频谱估计与小波阈值结合可抑制音乐噪声并产生更好的质量。 用法 执行SpeechEnhancement.m。 您将需要手动更改代码中的音频路径。 要迭代算法： 一次执行所有代码； 按以下顺序重复各节： 带Multitapers的PSD估计 DWT +阈值+维纳过滤器 重建与结果

包含数10种图像去噪算法，维纳滤波、双边滤波、中值滤波、自适应中值滤波、小波三级软阈值去噪、同态滤波、均值滤波、高斯滤波、高通滤波、扩散滤波等

【图像去噪】基于中值+小波+维纳+滤波器图像去噪matlab源码含 GUI.md

对维纳滤波的详细描述，利于初学者系统的学习

图像处理与分析作业:以lena图像为例，编程实现小波域维纳滤波.  首先使用高斯噪声叠加在原始图像上。  使用分解三次后进行维纳滤波再逐层返回，使用的是dwt2这个函数  [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,' bior2.2')  每次进行计算的是CH，CV，CD三个高频分量。  计算完之后再和低频进行重构复原。  最后对三次维纳滤波的结果和原始图像做差值，发现差值基本都是一些边缘，说明一些高频的分量在滤波的过程中被滤掉了。但是总体的滤波效果还是不错的

用Matlab 语言实现基于最佳维纳滤波器的地震信号盲解卷积算法，使用给定的任意类型子波，期望输出可以有五类选择 （类型1：零延迟尖脉冲；类型2：任一延迟尖脉冲； 类型3：时间提前了的输入序列；类型4：零相位子波；类型5：任意期望波形。），检验上述算法。

波前编码成像编码，对光瞳函数进行编码，成中间一致像，通过焦点处的PSF进行成像复原，扩大系统的景深，matlab编程，用的是维纳滤波，可以自己再改造。

MATLAB实现维纳滤波器，带程序，实验结果

维纳滤波matlab代码语音信号“实时声音平台” 您可以在这个平台上做的事情：•看声音•听声音•测量声音•修改声音 该平台是可以以任何明智的方式连接的模块的集合。 例如：录制声音，对其进行操作，对其进行可视化，然后对其进行播放。 您可以通过两种方式执行此操作： 具有完善的GUI，可让您以视觉和听觉方式探索所有模块 使用非常简单的脚本（创建模块，添加到模型，运行）。 该存储库由大约40个（且还在不断增加）模块组成，所有模块均具有实时声音。 最近我研究了许多模块，其中一些正在使用开源第三方软件。 有些只是用于出色的Matlab系统声音对象的包装。 以下是一些您可以执行的操作示例： •使用计算机上的任何输入或输出设备：全部被自动识别 •取决于采样率和帧率，极低的延迟低至<20 ms •动态更改采样率，帧长和所有其他参数 •完善的GUI使您可以在视觉和听觉上浏览所有模块 •查看语音的实时波形/频谱图/耳蜗图 •实时观看听觉图像模型 •聆听完全校准的录音（内部所有单位均为帕斯卡单位，每个信号均使用⅓倍频程滤波器自动校准） •创建并使用代码存储库进行科学的听觉研究-可以引用本来没有文献记载但经常使