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1、《生物医学信号处理》实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学信号处理实验名称维纳-霍夫方程专业班级姓名学号实验日期实验地点第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告2015—2016学年度第3学期一、实验目的学习求解维纳-霍夫方程，寻找最小均方误差意义下的最优滤波器。二、实验环境1、硬件配置：处理器：AMDA10-5750MAPUwithRadeon(tm)Graphics2.50GHz安装内存：（RAM）4.00GB系统类型：64位操作系统，基于x64位处理器2、软件环境：MatlabR2012b第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告二、实验原理根据正交原理可以推导
2、出维纳-霍夫方程，满足该方程的滤波器输出信号的估计值与信号在最小均方误差意义下最接近。根据滤波器的形式，维纳滤波器可以分为三种情况：非因果IIR型，因果IIR型，FIR型，对于实时性有要求的情况下用后两种形式。图1维纳滤波器对于FIR型维纳滤波器，维纳-霍夫方程的形式为或者写成矩阵形式其中这样，如果信号和噪声的二阶统计特性已知，则易求解第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告维纳滤波的均方误差是四、实验内容已知信号的自相关函数和噪声的能量，编写程序求解维纳-霍夫方程，寻找最优滤波器。编写程序仿真信号，噪声和观察波形，然后把观察信号通过滤波器得到的信号估计与原始信号比较，观察是
3、否达到了去噪的目的。选择不同信号（仿真信号，实际采集的心电，脑电信号），人工添加噪声，调整噪声的相对强度，观察滤波效果。第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告五、实验结果与分析试验程序：clear;clc;M=input('信号的长度M=');n=1:M;%s=exp(-0.002*n).*sin(pi*n/50);%仿真信号，可以自己生成，任意形式%s=ecgdata(1:M)';%loadeegdata;%实际脑电信号%s=eegdata(1:M)';%loadrespdata;%s=respdata(1:M)';%呼吸信号loadicpdata;s=icpdata(1
4、:M)';%颅内压信号w=4*randn(1,M);%白噪声，系数代表噪声相对强度x=s+w;%仿真信号Rss=xcorr(s,s);%估计信号自相关函数Rww=xcorr(w,w);%估计噪声自相关函数[h,e]=WH(Rss,Rww,M);ss=filter(h,1,x);%用维纳滤波器滤波figure;subplot(2,2,1);plot(n,s);title('信号');subplot(2,2,2);plot(n,w);title('噪声');subplot(2,2,3);plot(n,x);title('观测值');第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告subp
5、lot(2,2,4);plot(n,ss);title('信号估计');figure;plot(n,ss-s);title('估计误差');error=mean((ss-s).^2)实验结果：1、s为仿真信号，w强度为0.4,1和2，M=1024:图1-1N=99图1-2N=72图1-3N=68error=0.0093error=0.0330error=0.6182、s为心电信号，w强度为0.4,1和2，M=1024:第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告图2-1N=99图2-2N=164图2-3N=201error=0.0236error=0.0365error=0.05
6、803、s为脑电信号，w强度为0.4,1和2，M=1024:图3-1N=186图3-2N=406图3-3N=504error=0.1264error=0.4329error=0.86404、s为呼吸信号，w强度为0.4,1和2，M=1024:第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告图4-1N=46图4-2N=73图4-3N=38error=0.1611error=0.9491error=4.84015、s为颅内压信号，w强度为0.4,1和2，M=1024:图5-1N=318图5-2N=119图5-3N=46error=0.1738error=0.0683error=0.580
7、26、s为仿真信号，w强度为0.4,M取值为：1024，2000,3000,4000,5000，6000：图6-1M=1024图6-2M=2000图6-3M=3000N=145N=207N=248error=0.0126error=0.0059error=0.0067第20页共20页《生物医学信号处理》实验报告图6-4M=4000图6-5M=5000图6-6M=5000N=123N=215N=222error=0.0059error=0.0049error=0.00377、s为心
