Howtosignalprocessing
- Jakie są różnice między filtrowaniem odwrotnym a filtrowaniem Wienera?
- Jakie są wady filtra Wienera?
- Czy możemy użyć filtrów Wiener do odwrotnego filtrowania?
- Co oznacza filtrowanie Wienera?
Jakie są różnice między filtrowaniem odwrotnym a filtrowaniem Wienera?
Jednak odwrotne filtrowanie jest bardzo wrażliwe na hałas addytywny. Filtrowanie Wienera wykonuje optymalny kompromis między odwrotnym filtrowaniem a wygładzaniem szumu. Usuwa szum addytywny i odwraca jednocześnie rozmycie.
Jakie są wady filtra Wienera?
Z powyższej dyskusji na temat filtrów, które są uogólnieniem prostego filtra Wienera, widoczna jest główna wada: widma mocy losowych pól, do których należy należeć obraz i szum, muszą być znane lub oszacowane.
Czy możemy użyć filtrów Wiener do odwrotnego filtrowania?
Zauważ, że przy częstotliwościach przestrzennych, w których sygnał do szumu jest bardzo wysoki, stosunek rN(u, υ)/ rI(u, υ) zbliża się do zera, a filtr Wienera zmniejsza się do filtra odwrotnego. Jednak gdy stosunek sygnału do szumu jest bardzo słaby (i.mi., RN(u, υ)/ rI(u, υ) jest duże), szacowane częstotliwości przestrzenne zbliżają się do zera.
Co oznacza filtrowanie Wienera?
W przetwarzaniu sygnału filtr Wiener jest filtrem używanym do uzyskania oszacowania pożądanego lub docelowego losowego procesu za pomocą filtrowania liniowego niezmiennego czasu (LTI) obserwowanego hałaśliwego procesu, zakładając znane stacjonarne widma sygnału i szumu oraz addytywnego szumu szumu.
