单独的维纳滤波的处理结果

单独的维纳滤波去噪的效果

matlab实现维纳滤波盲反卷积迭代算法

构建运动模糊模型 现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有： 由于各种运动都是匀速直线运动的叠加，因而我们只需考虑匀速直线运动即可。但由于我们自身水平有限，且旨在探讨找到实现运动模糊复原方法的思想与方向，因而我们未能自行构建模型，而是借鉴了参考文献[1]中建立的运动模糊模型。关于本模型

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在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上，结合语音端点检测算法，本文提出一种新算法。新算法在语音端点检测的基础上，通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境；通过计算有声段噪声信号估计值，将有声段的噪声影响纳入考虑范围；通过每个语音段自适应调节噪声功率谱，实时的计算出先验信噪比。最后将该算法与改进前算法进行仿真比较验证，该算法有更好的语音增强效果，在非稳定噪声环境中较好的抑制了噪声残留，提高了语音的可懂度。

【图像去噪】基于均值+中值+高通低通+巴特沃斯+PCA+小波+维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码

维纳自适应滤波器设计及 Matlab实现 摘 要 本文从随机噪声的特性出发分析了传统滤波和自适应滤波基本工作原理和 性能以及滤波技术的现状和发展前景然后系统阐述了基本维纳滤波原理和自 适应滤波器的基本结构模型接着在此基础上结合最陡下降法引出 LMS算法在 MSE准则下设计了一个定长的自适应最小均方横向滤波器并通过 MATLAB 编程实现接着用图像复原来验证该滤波器的性能结果表明图像的质量在 MSE

针对软件去噪算法难以满足实时图像处理的问题，采用基于FPGA的硬件滤波算法，该方案相对于软件算法具有高度的并行性和灵活的硬件可编程性．采用Matlab和QuartusⅡ的联合测试平台，分析和优化了基于FPGA的维纳滤波算法的设计，同时通过实验结果比较了十字型与3×3型滤波窗口设计对滤波效果的影响，实验证明3×3窗口的滤波效果比十字窗口的滤波效果更好．

维纳滤波器在Matlab环境下，进行的仿真，没有调用库函数，而是自己按原理做出来的。