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。

基于边缘检测和阈值维纳滤波的多小波融合图像去噪

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法。通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号。通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较。实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量。

【语音增强】基于GUI维纳滤波之语音增强matlab 源码.md

针对非平稳噪声和强背景噪声下声音信号难以提取的实际问题，提出了一种DCT域的维纳滤波方法。列出了DCT域清浊音分割步骤，给出了DCT域频谱信噪比迭代更新机制与具体实施方案，设计了DCT域的二维维纳滤波。实验仿真表明，该算法能有效地去噪滤波，改善可懂度，且在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性。该算法计算代价小，简单易实现。

一种基于维纳滤波的改进去混响方法

图像复原中的维纳滤波，逆滤波，运动模糊，效果很好，大家可以试试，移植简单

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。

维纳比算法代码matlab 维纳图形处理器 在 GPU 中适当设计的一种新开发的基于频域的方法呈现为经典 Wiener 滤波器的增强，它考虑了图像的局部特征。 这种技术能够在非常有限的处理时间内提供有效的结果，如 中所述。 作者 比勒卡农 () 詹保罗·费拉奥利 () 维托·帕斯卡齐奥 () 吉尔达·席林兹 () 先决条件 代码在Matlab R2018b环境中Matlab R2018b ， Linux Debian作为操作系统。 在这种情况下使用的 GPU 需要CUDA v9.1和cudnn v7.1.3 。 执照 版权所有 (c) 2019 那不勒斯大学“Parthenope”（“Lab-TLC”）。 版权所有。 这项工作只能用于非营利目的。 下载和/或使用这些文件中的任何一个，即表示您默示同意许可的所有条款，如文档 LICENSE.txt（包含在此目录中）中所指定。 请注意，在使用此代码时，请引用以下参考： B. Kanoun、G. Ferraioli、V. Pascazio 和 G. Schirinzi，遥感，没有。 ,(2019)。 . 资金 目前的工作部分由意大利那不勒斯帕

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