资源描述:
《维纳滤波,实验报告》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划维纳滤波,实验报告 图像维纳滤波实验报告 实验要求: 1.读取一张图片,并给图像添加噪声 2.用matlab自带的函数deconvw对图像进行逆滤波 3.用matlab自带的函数进行维纳滤波 4.比较两种滤波方法的效果 实验内容: function[fr2,g]=weinafilter(f1)%维纳滤波函数 %f1图片矩阵 f1=rgb2gray(f1); f=double(f1); subpl
2、ot(2,2,1);imshow(f1);title('原图片');%原图图片 psf=fspecial('motion',7,45);%定义滤波器 noise=imnoise(zeros(size(f)),'gaussian',0,); g=imfilter(f,psf,'circular')+noise;%加噪声和退化的函数 subplot(2,2,2);imshow(uint8(g));title('退化图片');%退化的图片 fr1=deconvw(g,psf);%简单的逆滤波目的-通过该培训员工可对保安行业有
3、初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 sn=abs(fft2(noise)).^2;%噪声功率谱 na=sum(sn(:))/prod(size(noise));%噪声均值 sf=abs(fft2(f)).^2;%信号功率谱 fa=sum(sf(:))/prod(size(f));% R=na/fa; fr2=deconvw(g,psf,R); su
4、bplot(2,2,3);imshow(uint8(fr1));title('逆滤波后图片');%简单的逆滤波后的图subplot(2,2,4);imshow(uint8(fr2));title('维纳滤波图片');%维纳滤波后的图 i=imread(','); >>weinafilter(i); 维纳滤波器设计 随机信号处理 学号:姓名: 实验一维纳滤波器设计 1实验内容 设计一个维纳滤波器: 产生三组观测数据,首先根据s(n)?as(n?1)?w(n)产生信号s(n),将其加噪,,得到观测数据x1(n),x
5、2(n),x3(n)。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 估计xi(n),i?1,2,3的AR模型参数。假设信号长度为L,AR模型阶数为N,分析实验结果,并讨论改变L,N对实验结果的影响。 2实验原理 滤波目的是从被噪声污染的信号中分离出有用的信号来,最大限度地抑制噪声。对信号进行滤波的实质就是对信号进行估计。滤波问题就是
6、设计一个线性滤波器,使得滤波器的输出信号y(n)是期望响应s(n)的一个估计值。下图就是观测信号的组成和信号滤波的一般模型。 观测信号x(n)?s(n)?v(n)信号滤波的一般模型 维纳滤波解决从噪声中提取信号的滤波问题,并以估计的结果与真值之间的误差均方值最小作为最佳准则。它根据x?n?,x?n?1?, ,x?n?m?估计信号的当前 值,它的解以系统的系统函数H?z?或单位脉冲h?n?形式给出,这种系统常称为最佳线性滤波器。 维纳滤波器设计的任务就是选择h?n?,使其输出信号y?n?与期望信号d?n?误差的均方值最小
7、。 假设滤波系统h?n?是一个线性时不变系统,它的h?n?和输入信号都是复函数,设 h?n??a?n??jb?n?n ?0,1, 考虑系统的因果性,可得到滤波器的输出 y?n??h?n?*x?n???h?m?x?n?m?n目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解,并感受到安保行业的发展的巨大潜力,可提升其的专业水平,并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展,保障停车场安保新项目的正常、顺利开展,特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 ?0,1, m?0 ?? 2 设期望信号d?n?,误
8、差信号e?n?及其均方误差E?e?n??分别为 ?? e?n??d?n??y?n??s?n??y?n? E?e?n???E?d?n??y?n???? 2 2 2??? ??E?d?n??h?m?x?n?m?? ??m?0???? 要使均方误差为