利用MATLAB实现了图像的维纳滤波，给出了lena的原始图、灰度图、加噪声后的图像、恢复图像对比等，对图像处理的学习有一定的帮助

使用Matlab编程的基于图像复原理论的维纳滤波程序，分析了Golay3稀疏孔径系统的图像退化模型。

【语音增强】基于维纳滤波实现语音增强matlab源码.zip

维纳滤波器的Matlab实现：加噪信号经过滤波器后，恢复原始信号。

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。

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。