[电子] 维纳滤波
The image quality can be improved using Wiener filtering.
经过维纳去卷积滤波，图像质量有所提高。
Classic wiener filtering written by myself, and the improved adaptive wiener filtering.
自己编写的经典维纳滤波，以及改进的自适应维纳滤波。
To absolve image blur for high speed camera, fixed-point DSP TMS320C6416 and wiener filtering algorithm were adopted.
为解决由于相机高速运动而导致的图像模糊，利用定点DSP芯片TMS320C 6416和维纳滤波算法实现电子稳像。
Then the fuzzy image-restoring question is settled by using the extension information ****** up way and the Wiener filtering way.
采用外延信息弥补技术和维纳滤波法解决模糊图像复原问题；
It is pointed out that a thresholding operation before Wiener filtering can effectively improve the performance of Wiener filtering.
指出在进行维纳滤波之前，阈值化处理可以有效提高维纳滤波的性能。
维纳滤波（Wiener Filtering）是一种基于最小均方误差准则的最优线性滤波器，主要用于从含噪声信号中恢复原始信号。其核心思想是通过对信号和噪声的统计特性建模，设计出能够最小化估计误差的滤波器。
维纳滤波的数学表达式可表示为： $$ H(f) = frac{S{xx}(f)}{S{xx}(f) + S{nn}(f)} $$ 其中，$H(f)$为滤波器频域响应，$S{xx}(f)$是原始信号的功率谱密度，$S_{nn}(f)$是噪声的功率谱密度。该公式表明，维纳滤波在信号能量强的频段保留更多信息，在噪声主导的频段进行抑制。
维纳滤波要求已知信号和噪声的统计特性（如功率谱密度或自相关函数）。若统计信息未知，需通过信号样本估计，此时演变为自适应维纳滤波（来源：贝尔实验室技术报告）。
维纳滤波（Wiener Filtering）是一种基于最小均方误差准则的信号处理技术，主要用于从含噪声的观测数据中恢复原始信号。以下是详细解释：
维纳滤波由数学家诺伯特·维纳提出，属于线性时不变滤波器。其目标是通过最小化估计信号与原始信号之间的均方误差（MMSE），实现对噪声污染信号的最优恢复。它假设信号和噪声均为平稳随机过程，且统计特性已知或可估计。
维纳滤波的频域表达式为：
$$
H(f) = frac{S{xx}(f)}{S{xx}(f) + S_{nn}(f)}
$$
其中：
维纳滤波的实现分为两步：首先估计信号与噪声的统计特性，然后构造最优滤波器。其名称中的“Wiener”源自数学家Norbert Wiener，与“filtering”（过滤）结合，强调通过数学建模分离信号与噪声的过程。
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