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维纳滤波的原理和优劣势

时间:2020-04-24 16:47:02 来源:网络整理 有0人参与

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设计电源灯人都知道维纳滤波,那么什么是维纳滤波?维纳滤波(wiener filtering) 一种基于小均方误差准则、对平稳过程的估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为小,因此,它是一个滤波系统。它可用于提取被平稳噪声污染的信号。

从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波,这是信号处理中经常采用的主要方法之一,具有十分重要的应用价值,而相应的装置称为滤波器。根据滤波器的输出是否为输入的线性函数,可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。维纳滤波器是一种线性滤波器。

维纳滤波的基本原理是:设观察信号 y(t)含有彼此统计独立的期望信号 x(t)和白噪声ω(t)可用维纳滤波从观察信号 y(t)中恢复期望信号 x(t)。

从噪声中提取信号波形的各种估计方法中,维纳(Wiener)滤波是一种基本的方法,适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号(波形),而不只是它的几个参量。设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差,对该误差求均方,即为均方误差。因此均方误差越小,噪声滤除效果就越好。为使均方误差小,关键在于求冲激响应。如果能够满足维纳-霍夫方程 ,就可使维纳滤波器达到。

优点:适应面较广,无论平稳随机过程是连续的还是离散的,是标量的还是向量的,都可应用。对某些问题,还可求出滤波器传递函数的显式解,并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。

缺点:要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足,同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况,对于向量情况应用也不方便。因此,维纳滤波在实际问题中应用不多。未来的科技必定会不断优化产品,让我们翘首以盼。

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