维纳滤波-python实现

2023-12-13 19:42:08

维纳滤波是一种经典的信号处理方法，用于恢复受到噪声污染的信号。它基于最小均方误差准则，通过在频域上对信号进行加权来实现信号的恢复。

维纳滤波的基本原理是，根据信号和噪声的统计特性，通过频域上的滤波来最小化恢复信号与原始信号之间的均方误差。维纳滤波器的频域表示为：

Fetched content

其中，H(f)是信号的频谱，N(f)是噪声的频谱，S(f)是原始信号的频谱，G(f)是恢复信号的频谱。

维纳滤波器的设计需要估计信号和噪声的功率谱密度，以及信号和噪声的互相关函数。根据这些估计值，可以计算出维纳滤波器的频谱，并将其应用于受噪声污染的信号，从而恢复出原始信号。

import numpy as np
from scipy.signal import wiener

# 生成原始信号
t = np.linspace(0, 1

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_39107270/article/details/134977543
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