此函数提供了时变维纳滤波器的实现。 这种维纳滤波器可以处理非平稳信号。 给定噪声信号和参考信号，维纳滤波器可以应用于噪声信号以估计与参考信号相干的贡献。

matlab Wiener滤波进行图像恢复,首先对棋盘图像进行模糊，增加加性噪声，然后利用Wiener滤波进行图像恢复。

udeconv - 无监督 Wiener-Hunt 反卷积 xEap = udeconv(data, ir, ...) [xEap, gnChain, gxChain] = udeconv(data, ir, ...) 通过“ir”返回“data”的反卷积。 该算法是一个随机迭代过程（Gibbs 采样器），允许自动调整正则化参数，请参阅下面的参考资料。 维数没有具体限制。 调用 [xEap, gnChain, gxChain, xStd] = udeconv(...) 允许以每次迭代的 fft 成本计算 xEap 周围的协方差矩阵的对角线。 如果您使用这项工作，请在下面添加对参考文献的引用。 与八度兼容。 参数 数据——数据 ir——冲动React 可选 Optionnals 参数的形式为 (..., 'key', val, ...)。 'criterion', val --

使用 Wiener - Khintchine 定理计算矩阵或图像 I 的二维空间自相关。 输出是归一化相关系数 -1 < C < 1。 A 的中心像素将具有 C = 1。使用奇数尺寸的图像将得到更容易解释的结果。 参考： http : //mathworld.wolfram.com/Wiener-KhinchinTheorem.html 请参阅 m 文件帮助中的详细示例。

matlab实现维纳滤波盲反卷积迭代算法

基于Wiener 过程的独立部件精度预测方法.pdf

心电wiener滤波qrst复合波检测RR间期检测等等-matlab实现，主要实现wiener滤波、qrst复合波检测、RR间期检测等等.rar replyreload = ',' 5898;游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复 matlab实现，主要实现wiener滤波、qrst复合波检测、RR间期检测等等 对学习心电的特征提取，心电检测，绝对物有所值！ :victory: 我也是费了不少力气弄到的！

基于已知的输入 (u) 和输出 (y)，该函数返回脉冲响应的系数以及原始信号与重建信号的信噪比（以 dB 为单位）。 鼓励用户尝试各种响应长度并保留最短的响应长度，从而产生可接受的噪声信号比。 参考：Karel J. Keesman“系统标识，简介”，第4.2节

rsa-wiener-attack Wiener 针对小密钥的 RSA 攻击

 提出一种基于GSC的语音增强算法，该算法应用了DFT调制子带滤波器组将语音信号分解到子带进行自适应滤波，从而获得更好的增强效果以及更低的运量复杂度。同时，将范数约束自适应滤波（NCAF）算法应用于自适应噪声对消器（ANC）以降低语音的失真度。为了进一步去除增强后语音中的残留噪声，算法使用改进的Wiener后置滤波器。仿真结果表明，相对于基于全带GSC的麦克风阵列语音增强算法以及传统Wiener后置滤波算法，采用本文所用算法具有更高的输出分段信噪比。