个人做的关于降噪理论中维纳滤波理论报告，维纳滤波是MSE意义下最有线性滤波

图进行维纳滤波matlab代码维纳过滤器Matlab Wiener滤波器在Matlab中的实现 在Matlab中打开Wiener.m。 此代码分为两部分。 一种用于培训，另一种用于测试。 训练部分遍历数据集的前30个图像，并训练K（u，v）的值，该值是噪声PSD与原始图像PSD之比。 在测试部分，我们将高斯噪声和模糊添加到给定的良好图像中，并使用维纳滤镜对其进行恢复。 在代码中传递良好图像的路径并运行该部分。 输出是包含原始灰度图像，失真图像，恢复图像，点扩展函数的FFT，失真图像的FFT，原始图像的FFT的图形。 用于测量滤波器质量的度量标准是原始模糊和恢复原始之间的PSNR差异。 差异越大，维纳滤波器越好。

里面的内容和文章https://blog.csdn.net/weixin_46017950/article/details/112394129对应。有三种不同的方式。

受高斯白噪声输入信号影响的非线性动态系统的 Volterra-Wiener 表征。 函数 [h0,h1,h2]=Volterra_Wiener_Id(x,y,MaxLag1,MaxLag2) 输入x：输入信号大小（N*1） y：大小（N*1）的输出信号MaxLag1：第一个内核的最大滞后数MaxLag2：第二个内核的最大滞后数 输出h0：零阶内核h1：大小的第一个内核（MaxLag1+1,1） h2：大小的二阶核(MaxLag2+1,MaxLag2+1) ------------------------------- 可以使用以下函数通过使用已识别内核预测输入的输出来验证已识别模型： 函数 y=Volterra_Wiener_Forecast(x,h0,h1,h2) 输入x：大小为（N * 1）的输入信号h0：零阶内核h1：大小的第一个内核（MaxLag1+1,1） h2：大小

多变量 Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ － Ｗｉｅｎｅｒ 模型的参数辨识

论文研究-随机效应Wiener过程退化可靠性分析方法.pdf,  针对工程中很多产品的初始退化量具有不确定性的情况，提出一种性能退化随机效应Wiener过程可靠性分析方法，同时考虑初始退化量和漂移系数的随机性.然后，根据首达时的定义，推导出了失效时间概率分布函数和概率密度函数的解析表达式.其次，结合产品性能退化测试情况，给出退化模型未知参数的极大似然估计.最后，通过对磁盘性能退化可靠性实例分析，验证了本文方法的适用性和有效性，与随机效应退化轨迹模型相比，本文方法建模过程更为合理，且评估精度高.

维纳滤波器 LMS自适应滤波器 MATLAB代码

a detail introduction of a fast algorithm using adaptive Winner Filter

基于第四次（1990年）、第五次（2000年）和第六次（2010年）人口普查数据，按照总计58个族类（除56个民族以外，还有“未识别民族”和“外国人加入中国籍”2类）进行人口数量统计。运用Shannon-Wiener指数，分别计算了1990、2000与2010年的省域、市域与县域尺度的文化多样性指数，得到西南地区文化多样性指数数据集（1990、2000、2010）。研究结果表明，西南地区文化多样性指数具有明显的空间异质性，整体上呈现西北低东南高的格局。该数据集包括：（1）1990、2000、2010年省域尺度的文化多样性指数（.shp格式）；（2）1990、2000、2010年市域尺度的文化多样性指数（.shp格式）；（3）1990、2000、2010年县域尺度的文化多样性指数（.shp格式）。

% 也被错误地称为 Shannon-Weaver，是其中之一% 用于衡量多样性的几个多样性指数% 在分类数据中。 它只是信息% 分布的熵，将物种视为% 符号及其相对人口规模作为% 概率。 % 该指数的优点是它考虑了% 考虑物种的数量和均匀度% 种。 该指数增加了% 拥有额外的独特物种，或拥有% 更大的物种均匀度。 % 香农-维纳指数的值通常在于生态数据在 1.5 到 3.5 之间的百分比，很少% 超过 4.0。 根据索斯伍德和亨德森的说法% (2000)，它是一个不敏感的字符度量S:N 关系的百分比，并由% 丰富的物种。