維納濾波
- 基于中頻域維納濾波的非視域成像算法研究*
的過程,傳統維納濾波反卷積方法是使用經驗值或者反復嘗試得到瞬態圖像的功率譜密度噪信比(power spectral density noise-to-signal ratio,PSDNSR)進行維納濾波反卷積,但非視域成像每個隱藏場景的PSDNSR 都不同,先驗估計難以適用.因此本文提出使用捕獲瞬態圖像的中頻域信息來估計PSDNSR 進行維納濾波從而實現非視域成像.實驗表明,基于中頻域維納濾波的非視域成像算法估計的PSDNSR 能夠落在一個重建效果較好的量
物理學報 2023年1期2023-01-30
- 基于維納濾波的圖像增強和消噪技術研究
下，可以采用維納濾波算法進行去噪，該算法的本質是一種估計算法，所得到的還原圖像比較好。消噪技術旨在實現圖像增強，減少圖像中的噪聲，使噪聲對圖像的影響程度降到最低，還原本真圖像。此次研究主要針對有規律的三種噪聲，分別是高斯噪聲、椒鹽噪聲和均勻噪聲，其中高斯噪聲遵循正態分布，椒鹽噪聲呈雙邊極性脈沖，而均勻噪聲則是隨機分布，最為常見。1 維納濾波去噪工作原理維納濾波實際上就是一種線性濾波，通過觀察原始信號和噪聲，得出信號的當前值。維納濾波的頻率域形式為：其中，(
現代信息科技 2022年8期2022-08-12
- 一種改進的GSC自適應波束形成的語音增強方法
對角載入量;維納濾波中圖分類號：TP18? ? ? 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2022）15-0068-04近年來，語音增強方法[1-2]在語音交互中具有十分重要的角色。語音增強技術分為三大類[3-5]，其中，多通道語音增強利用麥克風陣列[6-8]獲取空域信息，再利用自適應濾波或波束形成[9-11]等算法對語音信號進行處理，抑制噪聲和干擾，從而達到增強目標語音信號的目的。波束形成準則使其在理想方向形成一個增益最大的波束。自適應波束形成算法
電腦知識與技術 2022年15期2022-07-02
- 基于偏微分方程與維納濾波模型的圖像去噪
培研究指出，維納濾波的優點是能夠規避處理頻域時會出現的病態問題，當PSF 已知時，對模糊圖像的復原效果更加顯著，但它所采用的最小均方誤差準則和人的視覺并不是完美契合的[7]．黃金、周先春、吳婷等提出了一種混合維納濾波與改進型TV 的圖像去噪模型，該模型能夠有效去除噪聲、強化邊緣，有效地保證了邊緣結構的細節信息[8]．因此，為了解決去噪過程中造成邊緣細節和紋理特征模糊的問題，本文利用TV 全變分偏微分方程模型與維納濾波模型相結合的方法對圖像進行去噪處理，并通
四川職業技術學院學報 2022年2期2022-05-06
- 基于VMD-維納濾波的時間序列去噪
均值濾波以及維納濾波、卡爾曼濾波等。其中維納濾波和卡爾曼濾波基于時間序列的自相關性，具有較好的去噪效果，但僅適用于平穩時間序列。小波變換也可用于噪聲的去除，通過對序列進行時間尺度的分解，尋找不同時間尺度下的特性，具有較高的準確性，其缺點是需要設定基函數[3]。近年來，時間序列分解技術得到了廣泛關注。這里，經驗模態分解(EMD)將具有不同時間尺度的信號逐級分解，不需要復雜的遞推迭代和矩陣運算，其缺點是易產生虛假分量和模態混疊等[4]。集合經驗模態分解(EEM
自動化技術與應用 2022年1期2022-02-22
- 航發軸承復合故障診斷的循環維納濾波方法
波處理。循環維納濾波器是一種基于循環平穩信號的譜相干理論提出的，以最小均方誤差為最優準則的線性濾波器，已有學者將循環維納濾波器應用于滾動軸承復合故障診斷問題中[20-22]，其主要思想是將復合故障信號按照特征循環頻率進行一組頻移，通過一個濾波器組，對信號實現自適應濾波，根據濾波器輸出信號和期望信號之間的差值調整濾波器組的權值。循環維納濾波算法中，期望信號是影響濾波效果的關鍵因素。目前主要可以通過典型循環維納濾波法和人工合成循環維納濾波法這兩種方法獲得期望信
西安電子科技大學學報 2022年6期2022-02-13
- 陣列信號維納濾波用于主動聲吶圖像增強處理
器處理領域，維納濾波是圖像和信號降噪處理的重要手段[4-7]。本文利用目標回波信號和干擾噪聲在空間和時間相關統計特性上的差異，使用維納濾波來提高水下小目標的探測和識別性能。針對高頻主動聲吶圖像增強問題，本文提出的基于最小均方差準則的聲吶陣列信號維納濾波器不是直接對基元接收到的信號進行維納濾波，而是將其通過兩個步驟實現：首先對陣列信號進行主動最小方差無畸變響應（Minimum Variance Distortionless Response,MVDR）波束形
聲學技術 2021年6期2022-01-21
- 高噪聲環境下噪聲抑制與語音增強研究
;噪聲抑制;維納濾波;自適應濾波;自適應噪聲抵消引言：總結國內外眾多學者的研究，兩類非平穩噪聲是最難處理的，如語音噪聲和低頻噪聲。 類似語音的噪聲和語音具有相似的結構。消除這些成分很容易損壞增強語音的音質并降低可懂度。 低頻段噪聲的信號能量大多集中在低頻段，功率譜密度在整個頻段內變化不均勻。 消除低頻段噪聲很容易造成語音失真。根據實際工程應用需求，對比了維納濾波法、減譜法、自適應濾波法等幾種主流降噪方法的特點，最終采用基于自適應噪聲抵消技術的降噪方案。方案
科技研究 2021年20期2021-09-10
- 基于維納濾波和綜合評價因子的遙感圖像復原①
ucy方法、維納濾波方法、最小二乘方法[8-9]等。近幾年，隨著處理器計算能力的不斷增強，許多學者的研究重點轉移到神經網絡方法上。這些方法采用基于模型的神經網絡實現遙感圖像幅復原[10]。Zhou 提出的神經網絡復原方法采用Hopfied神經網絡來控制圖像復原的效果[11]。但是，用Zhou的方法存在網絡結構大、網絡狀態更新慢等問題。為了克服這些缺點，Paik等提出了一種改進的Hopfied神經網絡灰度遙感圖像復原方法[12]，此后，該算法又被諸多學者再網
空間電子技術 2021年3期2021-08-17
- 優化的維納濾波算法在心音信號中降噪的應用
[3-4].維納濾波(wiener filtering)是一種基于最小均方誤差準則對平穩過程的最優估計器[1],該算法作為一種濾除噪聲或干擾以提取有用信息的濾波器,在降噪方面具有十分重要的應用價值.但同時它采用FFT變換進行時域分析,這對于處理非平穩類型的信號存在分辨率較低等缺陷.鑒于此,本文在維納濾波算法的基礎上,提出一種優化的維納濾波算法對二尖瓣心音信號進行降噪,以減少二尖瓣心音信號中的殘留問題,同時提高心音信號的分辨率.2 二尖瓣心音信號的降噪原理2
沈陽大學學報(自然科學版) 2021年2期2021-05-07
- 基于深度學習的現代數字信號處理教學模式改革探討
理知識點，以維納濾波為例，通過引入深度學習框架，解決數字圖像處理過程方法，提升學生在深度學習在數字信號處理中的實踐能力，在課程教學中取得了較好效果。關鍵詞：深度學習;數字信號處理;維納濾波目前隨著電子信息技術、微電子技術、互聯網+、大數據與深度學習的快速發展，現代數字信號處理技術得到了快速提升，并廣泛應用于石油勘探、生物醫學、消費電子、國防軍事、航空航天、現代工業等其他領域，已成為現代經濟與社會發展的最重要應用技術之一。由于該課程的理論性和實踐性都很強，且
科技風 2021年2期2021-01-26
- 圖像去模糊處理研究
值去噪算法和維納濾波去噪算法兩者的優勢進行改進，提出一種圖像去噪效果更好的方法。該方法首先對圖像添加高斯白模糊，模擬圖像在不同程度下的模糊情況，其次對添加了不同高斯白噪聲下的圖像分別進行小波閾值、Wiener濾波、小波閾值和Wiener濾波聯合去噪，對比不同不通濾波在相同條件下的去噪效果，最后，計算出降噪之前以及降噪之后的圖像信噪比、峰值信噪比。仿真結果表明，該方法的信噪比和峰值信噪比大于比單獨使用Wiener濾波和單獨使用小波閾值去噪，圖像的還原度也較之
電腦知識與技術 2020年32期2020-12-29
- 循環平穩理論在G3-PLC信號處理中應用
2-3]，將維納濾波[4]加以改進，形成循環維納濾波算法，應用于G3-PLC物理層信號處理中，并與RS等糾檢錯編碼結合在一起提高G3-PLC系統的可靠性。1 G3-PLC中的信號分析和濾波要求1.1 G3-PLC標準及問題分析G3-PLC 通信系統中每個 OFDM 符號對應的子載波可采用DBPSK 或DQPSK 調制方式。在該標準中，OFDM 系統共有256 個子載波，其中特定的36 個子載波作為有效子載波來傳輸有效信息。為了規避電力線網絡中低頻段較強的電
探測與控制學報 2020年4期2020-09-02
- 基于聽覺掩蔽效應的改進型維納濾波算法
效應的改進型維納濾波算法。采用能熵比法對帶噪語音信號進行端點檢測，據此進行實時噪聲譜估計。采用經典維納濾波算法得到近似純凈語音以計算聽覺掩蔽閾值，根據掩蔽閾值動態調整改進型維納濾波器的一組參數，通過維納濾波得到增強語音。通過客觀評價指標SNR，PESQ測試以及主觀試聽測試可知，該算法不僅提高了語音信號的信噪比，而且減少了語音的失真，提高了語音的感知質量。關鍵詞：聽覺掩蔽效應；語音增強；維納濾波；能熵比中圖分類號：TP391.4文獻標志碼：A文章編號：100
計算機與網絡 2020年13期2020-07-29
- 基于小波包與自適應維納濾波的語音增強算法
[1-3]、維納濾波法[4-6]、小波系數閾值法[7-9]、子空間法[10-11]及近年來提出的深度神經網絡法[12]等。這些語音增強算法或是基于統計模型或基于語音與噪聲的先驗信息，在一定程度上改善了含噪語音的質量。然而，在復雜噪聲環境下，尤其是在非平穩噪聲環境下它們的語音增強性能出現下降。針對上述問題，文中提出了一種基于小波包和自適應維納濾波的語音增強算法。1 小波包變換小波包變換是一種直觀且有效的語音增強方法。語音與噪聲的小波包變換所表現的特性截然相反
計算機技術與發展 2020年1期2020-01-10
- 基于改進固定點迭代方法的深層活體量化光聲成像
，利用自適應維納濾波算法對原始的光聲壓圖像進行濾波去除重建圖像偽影;然后，通過光傳輸模型求解目標成像區域的光通量;最后，進行迭代計算，獲得目標組織的光學吸收系數。此外，在求解光通量過程中引入Toast++軟件來實現光傳輸模型的前向求解，提高量化成像的效率和精確性。仿體和活體實驗結果表明，與傳統固定點迭代方法相比，所提方法能夠獲取更高質量的光聲圖像，重建得到的深層量化光聲圖像中存在較少偽影;量化重建的深層目標組織的光學吸收系數與淺層目標組織的光學吸收系數的數
計算機應用 2019年10期2019-11-15
- 基于麥克風陣列的語音增強算法研究
除。2.2 維納濾波算法維納濾波是常用的后置濾波算法。采用維納濾波語音增強的目的是最大限度地抑制噪聲,得到原始語音的最佳估計。采用不同的最佳準則,得到的估計結果可能不同[11]。在傳統的維納濾波算法中，若帶噪語音的信噪比較高，則經過維納濾波后的信號的先驗信噪比也比較大。也就是說，信噪比的取值是不確定的，它會隨著帶噪信號中噪聲的變化而發生變化[12]。為了避免這種不確定性，需要讓先驗信噪比保持在一個相對穩定的狀態，所以用前一幀的先驗信噪比決定當前幀的先驗信噪
自動化儀表 2019年9期2019-10-09
- 多級維納濾波器的快速實現方法研究
n提出的多級維納濾波器(MSWF)推廣了傳統維納濾波器(WF)結構，其結構由一個分界濾波器組和一個合成濾波器組成，具有更強的降維能力。多級維納濾波器是近年發展起來的降維自適應濾波技術，在很多領域都有廣泛的應用，例如空時自適應雷達中的恒虛警率(CFAR)檢測、自適應均衡、超分辨率譜估計等。本文研究多級維納濾波器的快速實現方法，提出了降秩多級維納濾波器和相關相減算法的多級維納濾波器，并對2種濾波器進行計算機仿真實現，結果表明，多級維納濾波器的快速實現方法保持了
艦船電子對抗 2019年4期2019-09-10
- 基于維納濾波的單載波干擾抑制方法
出了一種基于維納濾波的單頻干擾抑制方法。該方法借鑒了維納濾波的思想，通過構造本地信號，可達到最小均方誤差準則下的最優估計。實驗表明，該方案復雜度低、實時性優、干擾抑制效果明顯，經本文所提算法處理后，單載波干擾可降低到熱噪聲電平以下。已成功運用于工程實踐中。關鍵詞：維納濾波;單頻干擾;擴頻中圖分類號：TN973;TN713? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）09-0062-030? 引? 言直接序列擴頻通信，其特點是傳輸信息所
現代信息科技 2019年9期2019-09-10
- 基于同態濾波和維納濾波的太陽耀斑去云處理對比研究
模型以及基于維納濾波的去云模型。通過兩種模型分別處理圖片，對比分析結果圖后得出兩種模型對太陽耀斑去云處理均有一定效果。但基于同態濾波的去云模型更適于太陽耀斑圖片的去云處理，同時通過三維圖像可以得出同態濾波去云效果最佳。關鍵詞：同態濾波 ?維納濾波 ?去云處理 ?三維圖像處理中圖分類號：TP751 ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-3791（2019）05（b）-0015-03太陽耀斑是一種發生于太陽大氣周圍局部的一種最劇烈的太陽
科技資訊 2019年14期2019-08-13
- 基于稀疏表示與加權核范數最小化的圖像去噪算法
用一種奇異值維納濾波，從其差異矩陣中找出丟失的部分紋理信息，并將其與低秩去噪結果融合。實驗結果表明，該算法能夠保持圖像的細小紋理，去噪效果更好，具有良好的魯棒性與泛化性。關鍵詞：稀疏表示;加權核范數最小化;圖像去噪;圖像特征;維納濾波DOI：10. 11907/rjdk. 182239中圖分類號：TP312文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）006-0075-05Abstract：To solve the problem that som
軟件導刊 2019年6期2019-07-08
- 基于語譜圖的老年人語音情感識別方法
先驗信噪比的維納濾波算法，針對老人語音情感庫EESDB進行語音增強，選取合適的語音情感庫，對語音進行語譜圖特征提取與規范化，然后分析卷積神經網絡（CNN）的結構并選定Cifar10網絡對語譜圖進行分類，最后采用3種方案進行對比實驗。實驗結果取得了較高的情感識別率，表明了該方法的有效性和可行性。關鍵詞：老年人語音情感識別；語譜圖；維納濾波；卷積神經網絡DOIDOI：10.11907/rjdk.181094中圖分類號：TP301文獻標識碼：A文章編號文章編號：
軟件導刊 2018年9期2018-12-10
- 基于MATLAB的運動模糊圖像恢復
約束復原中的維納濾波法[7]。維納濾波法也叫最小均方誤差濾波法[8]。它建立在圖像和噪聲都是隨機過程，圖像和噪聲不相關，二者之一的均值為零，灰度估計值與退化圖像中的灰度值呈線性關系的前提下?；舅枷胧钦业皆瓐D像的一個估計值x,y)，即上式中E{}代表數學期望。設p（x，y）是維納濾波器的復原函數，則復原圖像（即原圖像的估計值）可表示為代入（3）式得將上式對p（x，y）求偏導并令結果為零，可得到解出其中的p（x，y），使得上式達到最小的最優解。再將（5）改寫
電子元器件與信息技術 2018年8期2018-11-06
- 改進循環維納濾波器算法的滾動軸承復合故障診斷
文將傳統循環維納濾波方法加以改進,提出基于改進循環維納濾波的滾動軸承復合故障診斷.通過仿真及實驗驗證了所述方法的可行性、有效性及相對于傳統循環維納濾波器的優點.1 循環維納濾波器及改進方法循環維納濾波器是基于循環平穩信號譜相干理論提出的,有必要對譜相干基礎理論作以簡要敘述.1.1 譜相干理論(1)式中:α,f分別為循環頻率及譜頻率.(2)式中:〈·〉為時間平均因子,(3)(4)(5)1.2 循環維納濾波及改進方法圖1 循環維納濾波示意圖Fig.1 The
中國工程機械學報 2018年4期2018-09-05
- 一種聯合小波閾值和維納濾波的探地雷達信號去噪方法
合小波閾值和維納濾波的探地雷達信號去噪方法。該方法是在小波閾值去噪的基礎上，使用維納濾波對低頻部分進行處理，實現更完全的去噪。仿真結果表明，該方法相比傳統的小波閾值去噪方法能夠獲得更好的去噪效果，特別是在低信噪比時效果更為明顯。2 小波閾值去噪探地雷達接收天線接收到的原始雷達回波信號由目標反射波、雜波和噪聲組成。為便于分析，不考慮雜波的影響，則雷達回波觀測信號可以表示為：對式(1)兩邊做小波變換得到：式中，wj,k表示含噪的雷達回波信號w(n)的小波系數，
移動通信 2018年7期2018-07-30
- 基于維納濾波的超聲增強實現方法
減法[5]和維納濾波法[6]，其中維納濾波是基于最小均方誤差準則下構造的一種濾波器[4]。其中維納濾波的應用非常廣泛，如在圖像處理上的應用。另外，還可以從偽影的角度探討噪聲抑制，如文獻[7]提出空間位移復合方法校正位移估計，從而抑制偽影噪聲。超聲增強方法大都用到短時譜估計，傳統的短時譜估計的方法存在著殘留噪聲大的問題，如譜減法存在“音樂噪聲”問題。為此，有學者提出了有效地抑制殘留噪聲的方法，如Ephriam和Malah方法[8]、Israel Cohen[
數據采集與處理 2018年3期2018-06-28
- Nucleation of Boron-Nitrogen on Transition Metal Surface:A First-Principles Investigation
2010).維納濾波語音增強技術能有效改善語音質量,抑制帶噪語音中的噪聲,但和大部分語音增強算法一樣,它并不能有效提高語音可懂度(Speech Intelligibility)。維納濾波算法增益函數依賴于語音各頻點的估計信噪比,大量的研究工作用于分析信噪比估計算法的性能對提升語音質量和減少殘留噪聲的影響,而忽略了分析信噪比估計誤差對語音可懂度的影響。而助聽器的主要目的是提高使用者的語音可懂度,因此對增強算法的研究需充分考慮增強算法對語音可懂度的影響。[14
- 利用測地距離的三維人臉定位算法
像，對其進行維納濾波預處理，在預處理后的圖像中進行鼻尖點定位，進而找到人臉的位置，在待檢測圖像中標記所得到的人臉區域。算法在三維人臉庫FRGC和BU-3DFE上進行實驗，利用深度信息定位方法和SPIDER特征點定位方法進行對比，實驗結果表明本算法的定位準確率更高，魯棒性更強。關鍵詞：人臉定位;測地距離;維納濾波;鼻尖點定位DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.020中圖分類號： TP391.?4文獻標志碼： A文章編號： 1007-26
哈爾濱理工大學學報 2018年6期2018-02-13
- 基于改進維納濾波的運動模糊儀表圖像恢復算法*
于逆濾波法，維納濾波具有更強的噪聲抑制能力。維納濾波的執行思路是，尋找一個最優濾波器使原始圖像和運動模糊圖像的復原圖像均方誤差最?。?］。但維納濾波也存在一定局限性，一是關鍵參數的設置依靠人的經驗，二是復原結果中存在振鈴效應［7-10］?；谏鲜龇治?，本文將構建更為合理的運動模糊參數估計方法，并對維納濾波方法進行改進，以增強運動模糊儀表圖像恢復技術的實用性。1 自適應模糊方向估計首先來分析一下，如何基于Hough變換對運動模糊圖像的模糊方向進行檢測。一幅數
電測與儀表 2017年2期2017-12-20
- 基于全局方差和噪聲估計的維納濾波圖像的復原方法
像復原方法有維納濾波、最小二乘法、最大似然估計等。其中維納濾波器是基于最小均方差準則的復原方法，可以使逆濾波和噪聲平滑過程中的均方差最小化，適用于抑制加性或乘性噪聲［2］。維納濾波將退化圖像與噪聲統計特性一并納入復原過程，因而可以在消除加性噪聲的同時恢復模糊圖像［3］。作為一種經典的復原算法，維納濾波也在不斷地被改進。Lahmiri等提出了混合維納和偏微分方程濾波方法，在圖像復原中取得了良好的結果［4］；Aouinti等將遺傳算法應用到迭代維納濾波器中，提
生物醫學工程研究 2017年4期2017-10-29
- GPS空時自適應抗干擾算法研究
特別指出多級維納濾波器在未來抗干擾接收機中的應用。GPS；自適應；抗干擾；方向圖衛星導航系統的出現，解決了大范圍、全球性及高精度快速定位問題，在軍事和民用領域獲得了日益廣泛的應用。然而，由于衛星信號頻率公開、到達接收機的信號功率小，因而很容易受外部射頻干擾的影響，因此，必須采取適當的抗干擾措施對衛星導航接收機系統進行抗干擾處理?？諘r自適應信號處理技術（Space Time Adaptive Pro?cessing，STAP）在GPS接收機抗干擾中的應用，是
河南科技 2017年3期2017-04-15
- 基于多窗譜估計的改進維納濾波語音增強
譜估計的改進維納濾波語音增強張 青 吳 進(西安郵電大學 陜西 西安 710121)為減少維納濾波在語音增強中殘留的“音樂噪聲”，將多窗譜估計和改進的維納濾波方法結合，并進行語音合成。設計了基于多窗譜估計的改進維納濾波語音增強方法，該方法采用多窗譜估計噪聲功率譜，改進維納濾波降噪得到增強語音，以及重疊相加語音合成，并給出仿真對比驗證。結果表明，基于多窗譜估計的改進維納濾波方法在抑制噪聲，減少音樂噪聲方面優于基于維納濾波的增強算法和基于多窗譜估計的改進譜減法
計算機應用與軟件 2017年3期2017-04-14
- 基于多級維納濾波的ESPRIT算法
1)基于多級維納濾波的ESPRIT算法張 超，黎仁剛，顧 軍(中國船舶重工集團公司第七二三研究所，江蘇 揚州 225001)因奇異值分解引入了龐大的計算量，子空間分解類的測向算法在工程中難以實現實時處理。多級維納濾波(MSWF)算法，避免了奇異值分解運算，有效地減少了運算量。通過對多級維納濾波算法進行改進，提出了一種信源數目的估計方法。與傳統多級維納濾波算法相比，該方法提高了測向精度。通過仿真證明了該算法的有效性。陣列信號處理；多級維納濾波；信源數目估計；
艦船電子對抗 2017年1期2017-04-05
- 基于維納濾波器的去噪研究
000)基于維納濾波器的去噪研究于 洋， 李 娟(運城學院物理與電子工程系， 山西運城 044000)維納濾波是基于最小均方誤差基礎上的濾波設計，它使濾波后的輸出在最小平方意義下與期望輸出達到最佳逼近．本文首先對維納濾波器進行了介紹，并通過程序仿真進行信號去噪，研究了維納濾波器的階數N、信號長度L對于濾波效果的影響．結果顯示，N、L越大，精度也越高，濾波效果也更好，并且驗證了對于加入高斯白噪聲的圖像的去噪效果．維納濾波；最小平方準則；均方誤差0 前言濾波去
洛陽師范學院學報 2017年2期2017-03-12
- 北斗空時抗干擾降維算法研究
相關相減多級維納濾波法可降低計算量，并有著優良的抗干擾性能,對其進行了仿真試驗，并證明了其有效性。北斗系統；降維；相關-相減多級維納濾波0 引 言隨著我國北斗衛星導航系統的不斷完善，其應用也越來越廣泛，重要性也日益加深。但衛星信號自發射端到地面傳輸距離極遠，到達地面的衛星信號功率很低，容易受到干擾的影響，致使接收機不能正常工作，不能提供有效的定位信息，因此需要在接收機前端增加抗干擾模塊進行干擾抑制。目前主要的抗干擾方法有時域濾波抗干擾技術、空域濾波抗干擾技
艦船電子對抗 2016年6期2017-01-18
- 基于偽隨機序列的維納濾波反卷積算法的改進
偽隨機序列的維納濾波反卷積算法的改進甄曉丹，郝凱學，李 梅（中國地質大學（北京）信息工程學院，北京100083）應用于相關辨識中的維納濾波反卷積算法對噪聲的適應性不理想，辨識效果不佳。據此分析了維納濾波反卷積算法在對大地辨識的過程中對噪聲適應性不理想的原因，并提出了相應的改進算法：根據檢測系統沖激響應的頻譜范圍，首先用常數進行處理，但實驗效果不佳；再次改進后用可變函數代替不同閾值來調整算法，對帶通內部分和帶通外部分使用不同的估計方法，從而提高算法對噪聲的適
電子設計工程 2016年24期2016-12-23
- 旋轉機械振動信號的小波域維納濾波去噪
信號的小波域維納濾波去噪楊尚君，張 峰，石現峰(西安工業大學 電子信息工程學院，西安 710021)為了去除旋轉機械振動信號采集傳輸過程中混入的噪聲干擾，文中基于維納濾波和小波閾值濾波，通過建立旋轉機械振動信號采集模型，結合振動信號濾波要求，提出了旋轉機械振動信號的小波域維納濾波算法.利用工業現場旋轉機械實測振動信號，對該算法進行仿真.結果表明：該算法保持了旋轉機械振動信號的線性相位特性，濾波后信號未產生明顯的幅度失真；小波域維納濾波的均方誤差小于維納濾波
西安工業大學學報 2016年10期2016-12-21
- 一種基于維納濾波的語音增強算法
萍］一種基于維納濾波的語音增強算法［蔡萍］由于各式各樣噪聲的存在，語音信號的質量會大大地降低，環境噪聲的污染造成了許多語音處理系統的功能性急劇降低。維納濾波是處理噪聲污染的可行辦法之一。維納濾波法是一類以極小的均方誤差為原則、對平穩過程的最優估計器。對語音信號進行逐幀處理的過程中，傳統的維納濾波法計算短時自相關函數時會遇到求和項數遞減的問題，造成自相關函數估計的不準確。針對這一問題，提出一種計算修正自相關函數的改進算法。該算法處理后濾波器系數更加逼近最優值
廣東通信技術 2016年6期2016-10-11
- 一種基于修正倒譜平滑技術改進的維納濾波語音增強算法
滑技術改進的維納濾波語音增強算法李季碧，馬永保，夏杰，劉金剛(重慶郵電大學 信號與信息處理重慶市重點實驗室，重慶400065)摘要：傳統的倒譜平滑維納濾波算法在求取選擇性平滑范圍時，噪聲會對維納增益函數的倒譜產生影響，使估計出的選擇性平滑范圍不正確，進而導致此傳統算法在平滑掉音樂噪聲的同時也影響了噪聲抑制效果。為此提出了一種基于修正倒譜平滑技術改進的維納語音增強算法，該算法先用最大似然準則估計出純凈語音的倒譜，然后在純凈語音倒譜中求取基頻和共振峰的位置，進
重慶郵電大學學報(自然科學版) 2016年4期2016-08-06
- 基于MATLAB的圖像去噪方法的研究與實現
中值濾波法、維納濾波法和小波變換法對需要的圖像進行去噪處理，同時比較幾種去噪方法的優缺點，找到對圖像質量影響最小，且去噪性能最好的方法。關鍵詞：圖像去噪；維納濾波；小波變換；MATLAB0 引言噪聲對圖像的污染將會對圖像邊緣檢測、特征提取、圖像分割、模式識別等處理有一定的影響，因此，我們需要考慮采用一定的方法去盡可能的消除噪聲，不僅要考慮噪聲的消除，還要根據自己的需要選擇合適的方法，讓圖像信息能更好地為人類服務。1 圖像去噪方法頻域合成法、空間域合成法以及
大慶師范學院學報 2016年3期2016-07-22
- 一種改進的孤立詞語音識別系統設計
。該系統通過維納濾波濾除噪聲得到估計語音，對該語音進行雙門限端點檢測和特征提取得到端點范圍內的特征向量，采用改進動態時間規劃算法計算該特征向量與模板特征向量之間的歐式距離得到識別結果。仿真對比實驗結果表明，改進系統在識別效果和識別效率方面有提高。關鍵詞:語音識別；雙門限端點檢測；特征提??；維納濾波；改進的動態時間規劃語音識別技術把人類語言轉化為機器可讀語言[1]，應用于移動通信，工業控制及醫療等領域。語音信號在傳輸過程中會受到來自外界環境和通訊設備內部噪聲
西安郵電大學學報 2016年1期2016-07-01
- 基于倒頻譜的無噪聲運動模糊圖像快速復原算法
及效果，采用維納濾波對圖像進行復原.通過對多幅模糊圖像進行仿真復原試驗，在獲得了良好的復原效果的同時也取得了較高的執行效率.關鍵詞：運動模糊； 雙線性插值； 倒頻譜； 維納濾波； 圖像復原成像器件對目標成像時，在曝光時間內感光介質與被照物影像間存在相對運動而帶來的成像模糊稱為運動模糊[1].對傳送帶上的工件進行表面缺陷檢測時，得到的必然是具有運動模糊特性的圖像.運動模糊圖像復原已得到廣泛的重視和研究，并且國內外研究提出的各種復原方法已經取得了一定的成效[2
東華大學學報（自然科學版） 2016年2期2016-05-31
- 含語音增強模塊的i-向量說話人識別性能分析
計后,分別用維納濾波法、MMSE-LSA、傳統譜減法和多頻帶譜減法等4種方法進行語音增強前端處理,在基于i-向量的說話人識別系統下進行實驗.實驗結果表明采用了語音增強的系統具有一定抗噪聲性能,并且在高信噪比條件下,基于多頻帶的譜減法在此系統下性能最佳,而低信噪比情況下MMSE-LSA算法更有優勢.關鍵詞:說話人識別; i-向量; 語音增強; 維納濾波; MMSE; 譜減法0引言說話人識別是一種生物識別技術,通過特定說話人的語音信號來對其身份進行識別,可以作
上海師范大學學報·自然科學版 2016年2期2016-05-27
- 環境光模型暗通道快速去霧處理
；利用分區間維納濾波兼得傳統維納濾波的保邊去噪能力強的優點，抑制透射圖暈輪效應，并通過膨脹和腐蝕進一步優化投射圖邊緣。大量測試圖像表明，改進算法在優化去霧圖像視覺效果的前提下節約處理時間。關鍵詞：暗通道先驗；邊緣檢測；維納濾波；膨脹；腐蝕0 引 言由于天空懸浮粒子能散射和吸收光線形成霧霾，從而造成室外拍攝成像的對比度和色度都較低。在室外圖像質量要求較高的應用中，如軍事敵情監控，刑偵犯罪細節斟酌，汽車前方障礙物觀測等，都需要對降質圖像做去霧處理，還原目標細節
光電工程 2016年2期2016-04-11
- 一種用于自動調焦圖像的降噪方法
中值濾波法和維納濾波法實現了圖像降噪。實驗結果表明,相比于單一降噪方法,綜合方法不僅能最大程度地降低兩類噪聲,而且能較好地保護圖像細節,可作為自動調焦成像系統圖像預處理的主要方法。關鍵詞：圖像降噪; 十字中值濾波; 維納濾波; 自動調焦引言在自動調焦圖像采集過程中,由于周圍環境雜波、成像器件工藝等因素會引入各種各樣的噪聲,使得圖像產生不同程度的模糊,由此影響到圖像的分析和評價,因此有必要對圖像進行預處理,以減少噪聲對圖像評價的影響。從噪聲類型上看,調焦圖像
光學儀器 2016年1期2016-03-30
- 基于多級維納濾波器降維的STAP處理算法性能分析
叉譜法、多級維納濾波器法等［2］。主分量法和互譜法均是基于協方差矩陣的特征值分解方法，其運算量較大，在時變信號和在快拍數較少的情況下，所估計的協方差矩陣不準確，會使得特征值和特征矢量的估計存在較大的誤差。而且主分量法在降維子空間的維數小于信源數的情況下，性能會大大下降［3］?；プV法雖然允許降維子空間的維數小于信源數，但與性能優良、運算量很小的多級維納濾波器相比，在快拍數較小時，其降維效果仍然差強人意［4］。下面主要探討多級維納濾波器在空時自適應處理中的應用
艦船電子對抗 2015年6期2015-10-13
- 低信噪比條件下改進ESPRIT方法
T算法的多級維納濾波器（MSWF）結構，找到了一種能判別信號子空間的方法。首先將多級維納濾波器（MSWF）與ESPRIT算法相結合，采用多級維納濾波器（MSWF）的前向遞推，得到子空間，不需要通過特征值分解。低信噪比時，針對噪聲子空間泄漏到信號子空間的現象，提出一種判別方法，找到了更精確的信號子空間，結合ESPRIT方法實現信號的DOA估計。由于該算法實現了真實的信號子空間的判斷，因此，比傳統基于MSWF算法具有更高地估計精度。特別是在低信噪比時，增強了算
火力與指揮控制 2015年6期2015-06-23
- 面向助聽器的語音信號處理算法開發平臺設計*
并實現了基于維納濾波的助聽器語音增強算法，并進行了主觀測試，實驗效果良好。關鍵詞:助聽器;語音信號;維納濾波;嵌入式系統聽力損失會嚴重影響聽障患者的身心健康，佩戴助聽器是目前聽障患者改善聽力最有效的手段。在中國，龐大的老齡聽損人口、落后的助聽器技術、以及漢語與英語本身的差異性，都使得漢語數字助聽器技術研究面臨嚴峻的挑戰［1］。因此，研究面向漢語，面向老齡患者的助聽器算法具有急迫的現實意義。我國助聽器研究起步較晚，軟硬件條件都落后于歐美等發達國家。目前從事助
電子器件 2015年4期2015-02-23
- 振動信號離散余弦變換域循環維納濾波算法＊
3］利用循環維納濾波實現振動信號的自適應噪聲濾除，取得了較好的效果，但是直接循環維納濾波對非平穩隨機信號濾波效果差，而自適應濾波算法復雜運算量大；文獻［4］基于離散余弦變換（Dicrete Cosine Transform，DCT）進行振動信號無相移濾波的方法，保證了信號的相位特性，實現了數據量的壓縮，但DCT濾波存在對長數據濾波效果差的問題；文獻［5］將軟閥值法小波濾波應用于振動信號濾波，取得了很好的濾波效果，但是該算法需估計噪聲方差，也存在閥值選取困難
西安工業大學學報 2015年5期2015-01-01
- 振動信號離散余弦變換域維納濾波算法
散余弦變換域維納濾波算法。1 振動信號及濾波要求1.1 振動信號的采集為便于算法分析研究更具有針對性，進行了實際工業現場汽輪機振動信號的現場實測采集。信號采集所用的振動傳感器為美國Bentley公司的電渦流式傳感器，汽輪機轉軸理想轉動頻率為50Hz（即3 000r／min），按照32倍頻采樣頻率（即fs＝50×32＝1 600Hz）進行信號采樣，采樣點數為128點。較為理想情況下采集得到的振動信號如圖1所示。為驗證算法的去噪性能，對采集得到的振動信號加入隨
探測與控制學報 2014年4期2014-12-01
- 一種在擴散加權圖像降噪中的算法
用了各向異性維納濾波的方法，國內張相芬［6］等人應用向量復擴散模型對DWI圖像進行降噪等。自適應維納濾波器是一種經典的線性降噪濾波器，其抗噪性能優良并且計算簡單。然而，由于DWI圖像具有豐富的邊界信息，且其噪聲分布為萊斯噪聲，直接將自適應維納濾波方法應用于對DWI圖像的降噪并不能取得較好的效果。這是因為：首先，DWI圖像的噪聲主要集中于圖像的高頻部分，圖像的低頻部分含有的噪聲較高頻部分而言則要小很多。自適應維納濾波算法在對圖像進行降噪的過程中，并不能分辨圖
數據采集與處理 2014年1期2014-07-25
- 用于語音降噪的級聯濾波器的設計與實現*
人提出了兩級維納濾波的方法用于克服有色噪聲的干擾，獲得了很好的效果。兩級維納濾波方法的提出從某種程度上說明了采用兩種抗噪算法的系統普遍比只采用一種算法的要好，這種以復雜度換取性能飛躍的算法成為了歐洲電信標準化協會2002年10月頒布的分布式語音識別前端標準中的語音降噪的核心算法［5］。兩級維納濾波算法的思路說明了存在著這樣一種可能——以其尋找一種復雜的變換，達到語音和噪聲的最大可能分離，不如將兩種普通的降噪算法通過某種方法結合起來，同樣可以達到很好的效果。
電子器件 2013年6期2013-12-29
- 噪聲對維納濾波反卷積算法性能影響的分析＊
的實踐意義。維納濾波反卷積算法是一種簡單實用的超分辨算法，近來年，運用維納濾波反卷積算法實現雷達的方位超分辨受到了越來越多的關注和研究［2～10］。然而雷達在實際搜索過程中所得到的目標回波必定會有噪聲疊加，這就對反卷積算法的實際應用效果產生了影響。本文首先闡述了維納濾波反卷積的算法理論，其次利用MATLAB對不同信噪比下維納濾波反卷積算法處理后的雷達回波信號進行了仿真實驗，從而得到信噪比對該算法的超分辨倍數的影響，最后對算法的實用性進行評估。2 算法理論維
艦船電子工程 2012年12期2012-10-16
- 基于MSWF的初始投影向量估計方法研究＊
年提出了多級維納濾波（Multistage Wiener Filter—MSWF），它是一種有效的降維濾波技術［3～4］。多級維納濾波具有許多優點：不需要估計接收信號的協方差矩陣、前向遞推的次數可以小于陣列的陣元數以及收斂速度快等。但多級維納濾波需要給定某一目標（或用戶）的信號波形（或訓練序列），并以此為基礎進行子空間分解［5～6］。在陣列天線信號處理的過程中，目標信號的波形、波達方向（DOA）等先驗信息不易獲得。通常選用接收信號的時域平均作為初始估計值，
艦船電子工程 2012年2期2012-10-16
- 基于維納濾波圖像復原的設計與實現
000）基于維納濾波圖像復原的設計與實現魏 揚（四川理工學院計算機學院，四川 自貢 643000）像復原的目的是從退化圖像中重建原始圖像，改善退化圖像的視覺質量。維納濾波能夠較好地進行圖像恢復?！娟P鍵詞】維納濾波；圖像恢復；圖象退化模型圖像在形成、傳輸和記錄過程中，由于受多種原因的影響，圖像的質量會有所下降，典型表現為圖像模糊、失真、有噪聲等，這一過程稱為圖像的退化。引起圖像退化的原因有很多，比如大氣湍流效應、傳感器特性的非線性、光學系統的像差、成像設備與
大眾科技 2011年8期2011-10-19
- 一種因果維納濾波器的推導方法
濾波器被稱為維納濾波器。在許多實際應用中，人們往往無法直接獲得所需要的有用信號，能夠觀測到的一般是退化了或者失真了的有用信號。這就需要解決在噪聲中如何提取信號的問題。維納濾波就是用來解決這樣一類從噪聲中提取信號問題的一種過濾(或濾波)方法之一[1-3]。它是用線性濾波器實現對平穩隨機過程的最佳線性估計。隨著計算機科學的發展,維納濾波器在信號處理中得到越來越廣泛的應用。繼承維納濾波器的思想，60年代，卡爾曼等人提出了卡爾曼濾波器，最后在維納和卡爾曼的基礎上，
通信技術 2011年3期2011-03-06
- 維納濾波在地震資料噪聲消除中的應用
河南鄭州)維納濾波在地震資料噪聲消除中的應用高 巖 安浩平 吳順麗 蘇 展(河南省自動化工程技術研究中心 河南鄭州)在地震勘探中,隨機噪聲是一種頻帶較寬、嚴重影響有效波的干擾波。維納濾波可以根據局部圖像的差異來調整參數,對保留圖像的邊緣部分和其他高頻部分很有用。將維納濾波應用于地震信號噪聲的處理,能有效地消除隨機干擾。隨機噪聲;維納濾波;去噪;圖像處理0 引 言計算機圖像數字處理技術已經廣泛應用于地球物理數據處理中[1、2]。圖像數字去噪處理技術是將地震
石油管材與儀器 2011年3期2011-01-05
- 常用圖像去噪濾波方法比較分析
、中值濾波和維納濾波對同時加有高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘性噪聲的圖像進行了濾波處理,并由各種濾波的原理,再結合各種方法處理的效果和詳細分析比較了各種濾波在圖像去噪方面的特征、以及各自作用的利弊。關鍵詞:鄰域平均;中值濾波;維納濾波中圖分類號:TP317.4文獻標識碼:A文章編號:1672-3198(2009)16-0310-011 原始圖像與加噪圖像如下分別是原圖和依次加有高斯噪聲、椒鹽噪聲、乘性噪聲干擾后的圖,噪聲均值均為0,方差均為0.04。中值濾波選擇的
現代商貿工業 2009年16期2009-10-16
- 星圖目標檢測算法研究
圖,先后利用維納濾波、數學形態學濾波、軟閾值小波去噪和閾值分割等算法進行星圖目標檢測。處理結果表明了算法的有效性。關鍵詞：星圖識別；維納濾波；數學形態學；小波變換；圖像降噪；軟閾值中圖分類號：TP751.1文獻標識碼：A文章編號：1004-373X(2009)05-031-03Research on Star Map Object Detecting AlgorithmLIU Qiang,XU Jiangning,CHEN Muqing(Naval Uni
現代電子技術 2009年5期2009-05-12