[電子] 維納濾波
The image quality can be improved using Wiener filtering.
經過維納去卷積濾波，圖像質量有所提高。
Classic wiener filtering written by myself, and the improved adaptive wiener filtering.
自己編寫的經典維納濾波，以及改進的自適應維納濾波。
To absolve image blur for high speed camera, fixed-point DSP TMS320C6416 and wiener filtering algorithm were adopted.
為解決由于相機高速運動而導緻的圖像模糊，利用定點DSP芯片TMS320C 6416和維納濾波算法實現電子穩像。
Then the fuzzy image-restoring question is settled by using the extension information ****** up way and the Wiener filtering way.
采用外延信息彌補技術和維納濾波法解決模糊圖像複原問題；
It is pointed out that a thresholding operation before Wiener filtering can effectively improve the performance of Wiener filtering.
指出在進行維納濾波之前，阈值化處理可以有效提高維納濾波的性能。
維納濾波（Wiener Filtering）是一種基于最小均方誤差準則的最優線性濾波器，主要用于從含噪聲信號中恢複原始信號。其核心思想是通過對信號和噪聲的統計特性建模，設計出能夠最小化估計誤差的濾波器。
維納濾波的數學表達式可表示為： $$ H(f) = frac{S{xx}(f)}{S{xx}(f) + S{nn}(f)} $$ 其中，$H(f)$為濾波器頻域響應，$S{xx}(f)$是原始信號的功率譜密度，$S_{nn}(f)$是噪聲的功率譜密度。該公式表明，維納濾波在信號能量強的頻段保留更多信息，在噪聲主導的頻段進行抑制。
維納濾波要求已知信號和噪聲的統計特性（如功率譜密度或自相關函數）。若統計信息未知，需通過信號樣本估計，此時演變為自適應維納濾波（來源：貝爾實驗室技術報告）。
維納濾波（Wiener Filtering）是一種基于最小均方誤差準則的信號處理技術，主要用于從含噪聲的觀測數據中恢複原始信號。以下是詳細解釋：
維納濾波由數學家諾伯特·維納提出，屬于線性時不變濾波器。其目标是通過最小化估計信號與原始信號之間的均方誤差（MMSE），實現對噪聲污染信號的最優恢複。它假設信號和噪聲均為平穩隨機過程，且統計特性已知或可估計。
維納濾波的頻域表達式為：
$$
H(f) = frac{S{xx}(f)}{S{xx}(f) + S_{nn}(f)}
$$
其中：
維納濾波的實現分為兩步：首先估計信號與噪聲的統計特性，然後構造最優濾波器。其名稱中的“Wiener”源自數學家Norbert Wiener，與“filtering”（過濾）結合，強調通過數學建模分離信號與噪聲的過程。
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