因果维纳滤波器 非因果的维纳滤波器需要用全时间上的观察值来估计s(n)，所以不能实时实现。即使采用把h(n)截短的 近似估计，也必须延迟若干拍，待 输入后 （k是截短范围）才能做出本次估计 。本节讨论 可以实时实现的处理器设计，即h(n) 是因果性的情况。 主要介绍以下两种方法。 （1）FIR型处理 限制处理器的形式， 只用最近的p+1个 观察 来估计s(n)。

三、因果IIR维纳滤波器 此时直接求解是困难的。 分析：若滤波器的输入是白噪声，即 ， 其中 的方差为 ，则 此时有 其中[]+表示只取 在单位圆内的极点或只取 的因果部分。

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳，为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数，增大系数的稀疏度及可压缩性，从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明，与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比，该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量。

详细分析了维纳滤波器的原理和设计方法，从基本的信号与系统原理入手阐述维纳滤波器设计

关于维纳滤波器的几段设计代码，包括时域和频域的不同实现，还包括对真实语音的处理。

1. 两种DD方法的凸组合2. 估计所需语音信号的最小均方误差 (MMSE) 演示视频： https://youtu.be/ATnP3c-NANI 简介和M文件https://medium.com/audio-processing-by-matlab/noise-reduction-by-wiener-filter-by-matlab-44438af83f96 教程和联系 Jarvus https://medium.com/audio-processing-by-matlab

两步降噪 (TSNR) 技术消除了恼人的混响效应，同时保持了决策导向方法的优势。 然而，包括 TSNR 在内的经典短时降噪技术会在增强语音中引入谐波失真。 为了克服这个问题，实现了一种称为谐波再生降噪 (HRNR) 的方法，以改进用于计算频谱增益的先验 SNR，如 Plapous 等人提出的那样，能够保留语音谐波。 （“用于语音增强的改进的信噪比估计”，IEEE Transactions on ASLP，第 14 卷，第 6 期，第 2098 - 2108 页，2006 年 11 月）。 %% 带有嘈杂语音文件 car.wav 的示例>> [x,fs] = audioread('car.wav'); >> [out,~] = WienerNoiseReduction(x,fs,10000) % 前 10000 个样本是噪声样本（不含语音） >> soundc(out(1:122000)

【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

MATLAB实现维纳滤波器，带程序，实验结果

用matlab 实现对维纳滤波器的设计，方法简单实用