维纳滤波
- 基于中频域维纳滤波的非视域成像算法研究*
的过程,传统维纳滤波反卷积方法是使用经验值或者反复尝试得到瞬态图像的功率谱密度噪信比(power spectral density noise-to-signal ratio,PSDNSR)进行维纳滤波反卷积,但非视域成像每个隐藏场景的PSDNSR 都不同,先验估计难以适用.因此本文提出使用捕获瞬态图像的中频域信息来估计PSDNSR 进行维纳滤波从而实现非视域成像.实验表明,基于中频域维纳滤波的非视域成像算法估计的PSDNSR 能够落在一个重建效果较好的量
物理学报 2023年1期2023-01-30
- 基于维纳滤波的图像增强和消噪技术研究
下，可以采用维纳滤波算法进行去噪，该算法的本质是一种估计算法，所得到的还原图像比较好。消噪技术旨在实现图像增强，减少图像中的噪声，使噪声对图像的影响程度降到最低，还原本真图像。此次研究主要针对有规律的三种噪声，分别是高斯噪声、椒盐噪声和均匀噪声，其中高斯噪声遵循正态分布，椒盐噪声呈双边极性脉冲，而均匀噪声则是随机分布，最为常见。1 维纳滤波去噪工作原理维纳滤波实际上就是一种线性滤波，通过观察原始信号和噪声，得出信号的当前值。维纳滤波的频率域形式为：其中，(
现代信息科技 2022年8期2022-08-12
- 一种改进的GSC自适应波束形成的语音增强方法
对角载入量;维纳滤波中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）15-0068-04近年来，语音增强方法[1-2]在语音交互中具有十分重要的角色。语音增强技术分为三大类[3-5]，其中，多通道语音增强利用麦克风阵列[6-8]获取空域信息，再利用自适应滤波或波束形成[9-11]等算法对语音信号进行处理，抑制噪声和干扰，从而达到增强目标语音信号的目的。波束形成准则使其在理想方向形成一个增益最大的波束。自适应波束形成算法
电脑知识与技术 2022年15期2022-07-02
- 基于偏微分方程与维纳滤波模型的图像去噪
培研究指出，维纳滤波的优点是能够规避处理频域时会出现的病态问题，当PSF 已知时，对模糊图像的复原效果更加显著，但它所采用的最小均方误差准则和人的视觉并不是完美契合的[7]．黄金、周先春、吴婷等提出了一种混合维纳滤波与改进型TV 的图像去噪模型，该模型能够有效去除噪声、强化边缘，有效地保证了边缘结构的细节信息[8]．因此，为了解决去噪过程中造成边缘细节和纹理特征模糊的问题，本文利用TV 全变分偏微分方程模型与维纳滤波模型相结合的方法对图像进行去噪处理，并通
四川职业技术学院学报 2022年2期2022-05-06
- 基于VMD-维纳滤波的时间序列去噪
均值滤波以及维纳滤波、卡尔曼滤波等。其中维纳滤波和卡尔曼滤波基于时间序列的自相关性，具有较好的去噪效果，但仅适用于平稳时间序列。小波变换也可用于噪声的去除，通过对序列进行时间尺度的分解，寻找不同时间尺度下的特性，具有较高的准确性，其缺点是需要设定基函数[3]。近年来，时间序列分解技术得到了广泛关注。这里，经验模态分解(EMD)将具有不同时间尺度的信号逐级分解，不需要复杂的递推迭代和矩阵运算，其缺点是易产生虚假分量和模态混叠等[4]。集合经验模态分解(EEM
自动化技术与应用 2022年1期2022-02-22
- 航发轴承复合故障诊断的循环维纳滤波方法
波处理。循环维纳滤波器是一种基于循环平稳信号的谱相干理论提出的，以最小均方误差为最优准则的线性滤波器，已有学者将循环维纳滤波器应用于滚动轴承复合故障诊断问题中[20-22]，其主要思想是将复合故障信号按照特征循环频率进行一组频移，通过一个滤波器组，对信号实现自适应滤波，根据滤波器输出信号和期望信号之间的差值调整滤波器组的权值。循环维纳滤波算法中，期望信号是影响滤波效果的关键因素。目前主要可以通过典型循环维纳滤波法和人工合成循环维纳滤波法这两种方法获得期望信
西安电子科技大学学报 2022年6期2022-02-13
- 阵列信号维纳滤波用于主动声呐图像增强处理
器处理领域，维纳滤波是图像和信号降噪处理的重要手段[4-7]。本文利用目标回波信号和干扰噪声在空间和时间相关统计特性上的差异，使用维纳滤波来提高水下小目标的探测和识别性能。针对高频主动声呐图像增强问题，本文提出的基于最小均方差准则的声呐阵列信号维纳滤波器不是直接对基元接收到的信号进行维纳滤波，而是将其通过两个步骤实现：首先对阵列信号进行主动最小方差无畸变响应（Minimum Variance Distortionless Response,MVDR）波束形
声学技术 2021年6期2022-01-21
- 高噪声环境下噪声抑制与语音增强研究
;噪声抑制;维纳滤波;自适应滤波;自适应噪声抵消引言：总结国内外众多学者的研究，两类非平稳噪声是最难处理的，如语音噪声和低频噪声。 类似语音的噪声和语音具有相似的结构。消除这些成分很容易损坏增强语音的音质并降低可懂度。 低频段噪声的信号能量大多集中在低频段，功率谱密度在整个频段内变化不均匀。 消除低频段噪声很容易造成语音失真。根据实际工程应用需求，对比了维纳滤波法、减谱法、自适应滤波法等几种主流降噪方法的特点，最终采用基于自适应噪声抵消技术的降噪方案。方案
科技研究 2021年20期2021-09-10
- 基于维纳滤波和综合评价因子的遥感图像复原①
ucy方法、维纳滤波方法、最小二乘方法[8-9]等。近几年，随着处理器计算能力的不断增强，许多学者的研究重点转移到神经网络方法上。这些方法采用基于模型的神经网络实现遥感图像幅复原[10]。Zhou 提出的神经网络复原方法采用Hopfied神经网络来控制图像复原的效果[11]。但是，用Zhou的方法存在网络结构大、网络状态更新慢等问题。为了克服这些缺点，Paik等提出了一种改进的Hopfied神经网络灰度遥感图像复原方法[12]，此后，该算法又被诸多学者再网
空间电子技术 2021年3期2021-08-17
- 优化的维纳滤波算法在心音信号中降噪的应用
[3-4].维纳滤波(wiener filtering)是一种基于最小均方误差准则对平稳过程的最优估计器[1],该算法作为一种滤除噪声或干扰以提取有用信息的滤波器,在降噪方面具有十分重要的应用价值.但同时它采用FFT变换进行时域分析,这对于处理非平稳类型的信号存在分辨率较低等缺陷.鉴于此,本文在维纳滤波算法的基础上,提出一种优化的维纳滤波算法对二尖瓣心音信号进行降噪,以减少二尖瓣心音信号中的残留问题,同时提高心音信号的分辨率.2 二尖瓣心音信号的降噪原理2
沈阳大学学报(自然科学版) 2021年2期2021-05-07
- 基于深度学习的现代数字信号处理教学模式改革探讨
理知识点，以维纳滤波为例，通过引入深度学习框架，解决数字图像处理过程方法，提升学生在深度学习在数字信号处理中的实践能力，在课程教学中取得了较好效果。关键词：深度学习;数字信号处理;维纳滤波目前随着电子信息技术、微电子技术、互联网+、大数据与深度学习的快速发展，现代数字信号处理技术得到了快速提升，并广泛应用于石油勘探、生物医学、消费电子、国防军事、航空航天、现代工业等其他领域，已成为现代经济与社会发展的最重要应用技术之一。由于该课程的理论性和实践性都很强，且
科技风 2021年2期2021-01-26
- 图像去模糊处理研究
值去噪算法和维纳滤波去噪算法两者的优势进行改进，提出一种图像去噪效果更好的方法。该方法首先对图像添加高斯白模糊，模拟图像在不同程度下的模糊情况，其次对添加了不同高斯白噪声下的图像分别进行小波阈值、Wiener滤波、小波阈值和Wiener滤波联合去噪，对比不同不通滤波在相同条件下的去噪效果，最后，计算出降噪之前以及降噪之后的图像信噪比、峰值信噪比。仿真结果表明，该方法的信噪比和峰值信噪比大于比单独使用Wiener滤波和单独使用小波阈值去噪，图像的还原度也较之
电脑知识与技术 2020年32期2020-12-29
- 循环平稳理论在G3-PLC信号处理中应用
2-3]，将维纳滤波[4]加以改进，形成循环维纳滤波算法，应用于G3-PLC物理层信号处理中，并与RS等纠检错编码结合在一起提高G3-PLC系统的可靠性。1 G3-PLC中的信号分析和滤波要求1.1 G3-PLC标准及问题分析G3-PLC 通信系统中每个 OFDM 符号对应的子载波可采用DBPSK 或DQPSK 调制方式。在该标准中，OFDM 系统共有256 个子载波，其中特定的36 个子载波作为有效子载波来传输有效信息。为了规避电力线网络中低频段较强的电
探测与控制学报 2020年4期2020-09-02
- 基于听觉掩蔽效应的改进型维纳滤波算法
效应的改进型维纳滤波算法。采用能熵比法对带噪语音信号进行端点检测，据此进行实时噪声谱估计。采用经典维纳滤波算法得到近似纯净语音以计算听觉掩蔽阈值，根据掩蔽阈值动态调整改进型维纳滤波器的一组参数，通过维纳滤波得到增强语音。通过客观评价指标SNR，PESQ测试以及主观试听测试可知，该算法不仅提高了语音信号的信噪比，而且减少了语音的失真，提高了语音的感知质量。关键词：听觉掩蔽效应；语音增强；维纳滤波；能熵比中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：100
计算机与网络 2020年13期2020-07-29
- 基于小波包与自适应维纳滤波的语音增强算法
[1-3]、维纳滤波法[4-6]、小波系数阈值法[7-9]、子空间法[10-11]及近年来提出的深度神经网络法[12]等。这些语音增强算法或是基于统计模型或基于语音与噪声的先验信息，在一定程度上改善了含噪语音的质量。然而，在复杂噪声环境下，尤其是在非平稳噪声环境下它们的语音增强性能出现下降。针对上述问题，文中提出了一种基于小波包和自适应维纳滤波的语音增强算法。1 小波包变换小波包变换是一种直观且有效的语音增强方法。语音与噪声的小波包变换所表现的特性截然相反
计算机技术与发展 2020年1期2020-01-10
- 基于改进固定点迭代方法的深层活体量化光声成像
，利用自适应维纳滤波算法对原始的光声压图像进行滤波去除重建图像伪影;然后，通过光传输模型求解目标成像区域的光通量;最后，进行迭代计算，获得目标组织的光学吸收系数。此外，在求解光通量过程中引入Toast++软件来实现光传输模型的前向求解，提高量化成像的效率和精确性。仿体和活体实验结果表明，与传统固定点迭代方法相比，所提方法能够获取更高质量的光声图像，重建得到的深层量化光声图像中存在较少伪影;量化重建的深层目标组织的光学吸收系数与浅层目标组织的光学吸收系数的数
计算机应用 2019年10期2019-11-15
- 基于麦克风阵列的语音增强算法研究
除。2.2 维纳滤波算法维纳滤波是常用的后置滤波算法。采用维纳滤波语音增强的目的是最大限度地抑制噪声,得到原始语音的最佳估计。采用不同的最佳准则,得到的估计结果可能不同[11]。在传统的维纳滤波算法中，若带噪语音的信噪比较高，则经过维纳滤波后的信号的先验信噪比也比较大。也就是说，信噪比的取值是不确定的，它会随着带噪信号中噪声的变化而发生变化[12]。为了避免这种不确定性，需要让先验信噪比保持在一个相对稳定的状态，所以用前一帧的先验信噪比决定当前帧的先验信噪
自动化仪表 2019年9期2019-10-09
- 多级维纳滤波器的快速实现方法研究
n提出的多级维纳滤波器(MSWF)推广了传统维纳滤波器(WF)结构，其结构由一个分界滤波器组和一个合成滤波器组成，具有更强的降维能力。多级维纳滤波器是近年发展起来的降维自适应滤波技术，在很多领域都有广泛的应用，例如空时自适应雷达中的恒虚警率(CFAR)检测、自适应均衡、超分辨率谱估计等。本文研究多级维纳滤波器的快速实现方法，提出了降秩多级维纳滤波器和相关相减算法的多级维纳滤波器，并对2种滤波器进行计算机仿真实现，结果表明，多级维纳滤波器的快速实现方法保持了
舰船电子对抗 2019年4期2019-09-10
- 基于维纳滤波的单载波干扰抑制方法
出了一种基于维纳滤波的单频干扰抑制方法。该方法借鉴了维纳滤波的思想，通过构造本地信号，可达到最小均方误差准则下的最优估计。实验表明，该方案复杂度低、实时性优、干扰抑制效果明显，经本文所提算法处理后，单载波干扰可降低到热噪声电平以下。已成功运用于工程实践中。关键词：维纳滤波;单频干扰;扩频中图分类号：TN973;TN713 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）09-0062-030 引 言直接序列扩频通信，其特点是传输信息所
现代信息科技 2019年9期2019-09-10
- 基于同态滤波和维纳滤波的太阳耀斑去云处理对比研究
模型以及基于维纳滤波的去云模型。通过两种模型分别处理图片，对比分析结果图后得出两种模型对太阳耀斑去云处理均有一定效果。但基于同态滤波的去云模型更适于太阳耀斑图片的去云处理，同时通过三维图像可以得出同态滤波去云效果最佳。关键词：同态滤波 维纳滤波 去云处理 三维图像处理中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）05（b）-0015-03太阳耀斑是一种发生于太阳大气周围局部的一种最剧烈的太阳
科技资讯 2019年14期2019-08-13
- 基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法
用一种奇异值维纳滤波，从其差异矩阵中找出丢失的部分纹理信息，并将其与低秩去噪结果融合。实验结果表明，该算法能够保持图像的细小纹理，去噪效果更好，具有良好的鲁棒性与泛化性。关键词：稀疏表示;加权核范数最小化;图像去噪;图像特征;维纳滤波DOI：10. 11907/rjdk. 182239中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1672-7800（2019）006-0075-05Abstract：To solve the problem that som
软件导刊 2019年6期2019-07-08
- 基于语谱图的老年人语音情感识别方法
先验信噪比的维纳滤波算法，针对老人语音情感库EESDB进行语音增强，选取合适的语音情感库，对语音进行语谱图特征提取与规范化，然后分析卷积神经网络（CNN）的结构并选定Cifar10网络对语谱图进行分类，最后采用3种方案进行对比实验。实验结果取得了较高的情感识别率，表明了该方法的有效性和可行性。关键词：老年人语音情感识别；语谱图；维纳滤波；卷积神经网络DOIDOI：10.11907/rjdk.181094中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号文章编号：
软件导刊 2018年9期2018-12-10
- 基于MATLAB的运动模糊图像恢复
约束复原中的维纳滤波法[7]。维纳滤波法也叫最小均方误差滤波法[8]。它建立在图像和噪声都是随机过程，图像和噪声不相关，二者之一的均值为零，灰度估计值与退化图像中的灰度值呈线性关系的前提下。基本思想是找到原图像的一个估计值x,y)，即上式中E{}代表数学期望。设p（x，y）是维纳滤波器的复原函数，则复原图像（即原图像的估计值）可表示为代入（3）式得将上式对p（x，y）求偏导并令结果为零，可得到解出其中的p（x，y），使得上式达到最小的最优解。再将（5）改写
电子元器件与信息技术 2018年8期2018-11-06
- 改进循环维纳滤波器算法的滚动轴承复合故障诊断
文将传统循环维纳滤波方法加以改进,提出基于改进循环维纳滤波的滚动轴承复合故障诊断.通过仿真及实验验证了所述方法的可行性、有效性及相对于传统循环维纳滤波器的优点.1 循环维纳滤波器及改进方法循环维纳滤波器是基于循环平稳信号谱相干理论提出的,有必要对谱相干基础理论作以简要叙述.1.1 谱相干理论(1)式中:α,f分别为循环频率及谱频率.(2)式中:〈·〉为时间平均因子,(3)(4)(5)1.2 循环维纳滤波及改进方法图1 循环维纳滤波示意图Fig.1 The
中国工程机械学报 2018年4期2018-09-05
- 一种联合小波阈值和维纳滤波的探地雷达信号去噪方法
合小波阈值和维纳滤波的探地雷达信号去噪方法。该方法是在小波阈值去噪的基础上，使用维纳滤波对低频部分进行处理，实现更完全的去噪。仿真结果表明，该方法相比传统的小波阈值去噪方法能够获得更好的去噪效果，特别是在低信噪比时效果更为明显。2 小波阈值去噪探地雷达接收天线接收到的原始雷达回波信号由目标反射波、杂波和噪声组成。为便于分析，不考虑杂波的影响，则雷达回波观测信号可以表示为：对式(1)两边做小波变换得到：式中，wj,k表示含噪的雷达回波信号w(n)的小波系数，
移动通信 2018年7期2018-07-30
- 基于维纳滤波的超声增强实现方法
减法[5]和维纳滤波法[6]，其中维纳滤波是基于最小均方误差准则下构造的一种滤波器[4]。其中维纳滤波的应用非常广泛，如在图像处理上的应用。另外，还可以从伪影的角度探讨噪声抑制，如文献[7]提出空间位移复合方法校正位移估计，从而抑制伪影噪声。超声增强方法大都用到短时谱估计，传统的短时谱估计的方法存在着残留噪声大的问题，如谱减法存在“音乐噪声”问题。为此，有学者提出了有效地抑制残留噪声的方法，如Ephriam和Malah方法[8]、Israel Cohen[
数据采集与处理 2018年3期2018-06-28
- Nucleation of Boron-Nitrogen on Transition Metal Surface:A First-Principles Investigation
2010).维纳滤波语音增强技术能有效改善语音质量,抑制带噪语音中的噪声,但和大部分语音增强算法一样,它并不能有效提高语音可懂度(Speech Intelligibility)。维纳滤波算法增益函数依赖于语音各频点的估计信噪比,大量的研究工作用于分析信噪比估计算法的性能对提升语音质量和减少残留噪声的影响,而忽略了分析信噪比估计误差对语音可懂度的影响。而助听器的主要目的是提高使用者的语音可懂度,因此对增强算法的研究需充分考虑增强算法对语音可懂度的影响。[14
- 利用测地距离的三维人脸定位算法
像，对其进行维纳滤波预处理，在预处理后的图像中进行鼻尖点定位，进而找到人脸的位置，在待检测图像中标记所得到的人脸区域。算法在三维人脸库FRGC和BU-3DFE上进行实验，利用深度信息定位方法和SPIDER特征点定位方法进行对比，实验结果表明本算法的定位准确率更高，鲁棒性更强。关键词：人脸定位;测地距离;维纳滤波;鼻尖点定位DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.020中图分类号： TP391. 4文献标志码： A文章编号： 1007-26
哈尔滨理工大学学报 2018年6期2018-02-13
- 基于改进维纳滤波的运动模糊仪表图像恢复算法*
于逆滤波法，维纳滤波具有更强的噪声抑制能力。维纳滤波的执行思路是，寻找一个最优滤波器使原始图像和运动模糊图像的复原图像均方误差最小［6］。但维纳滤波也存在一定局限性，一是关键参数的设置依靠人的经验，二是复原结果中存在振铃效应［7-10］。基于上述分析，本文将构建更为合理的运动模糊参数估计方法，并对维纳滤波方法进行改进，以增强运动模糊仪表图像恢复技术的实用性。1 自适应模糊方向估计首先来分析一下，如何基于Hough变换对运动模糊图像的模糊方向进行检测。一幅数
电测与仪表 2017年2期2017-12-20
- 基于全局方差和噪声估计的维纳滤波图像的复原方法
像复原方法有维纳滤波、最小二乘法、最大似然估计等。其中维纳滤波器是基于最小均方差准则的复原方法，可以使逆滤波和噪声平滑过程中的均方差最小化，适用于抑制加性或乘性噪声［2］。维纳滤波将退化图像与噪声统计特性一并纳入复原过程，因而可以在消除加性噪声的同时恢复模糊图像［3］。作为一种经典的复原算法，维纳滤波也在不断地被改进。Lahmiri等提出了混合维纳和偏微分方程滤波方法，在图像复原中取得了良好的结果［4］；Aouinti等将遗传算法应用到迭代维纳滤波器中，提
生物医学工程研究 2017年4期2017-10-29
- GPS空时自适应抗干扰算法研究
特别指出多级维纳滤波器在未来抗干扰接收机中的应用。GPS；自适应；抗干扰；方向图卫星导航系统的出现，解决了大范围、全球性及高精度快速定位问题，在军事和民用领域获得了日益广泛的应用。然而，由于卫星信号频率公开、到达接收机的信号功率小，因而很容易受外部射频干扰的影响，因此，必须采取适当的抗干扰措施对卫星导航接收机系统进行抗干扰处理。空时自适应信号处理技术（Space Time Adaptive Pro⁃cessing，STAP）在GPS接收机抗干扰中的应用，是
河南科技 2017年3期2017-04-15
- 基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强
谱估计的改进维纳滤波语音增强张 青 吴 进(西安邮电大学 陕西 西安 710121)为减少维纳滤波在语音增强中残留的“音乐噪声”，将多窗谱估计和改进的维纳滤波方法结合，并进行语音合成。设计了基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强方法，该方法采用多窗谱估计噪声功率谱，改进维纳滤波降噪得到增强语音，以及重叠相加语音合成，并给出仿真对比验证。结果表明，基于多窗谱估计的改进维纳滤波方法在抑制噪声，减少音乐噪声方面优于基于维纳滤波的增强算法和基于多窗谱估计的改进谱减法
计算机应用与软件 2017年3期2017-04-14
- 基于多级维纳滤波的ESPRIT算法
1)基于多级维纳滤波的ESPRIT算法张 超，黎仁刚，顾 军(中国船舶重工集团公司第七二三研究所，江苏 扬州 225001)因奇异值分解引入了庞大的计算量，子空间分解类的测向算法在工程中难以实现实时处理。多级维纳滤波(MSWF)算法，避免了奇异值分解运算，有效地减少了运算量。通过对多级维纳滤波算法进行改进，提出了一种信源数目的估计方法。与传统多级维纳滤波算法相比，该方法提高了测向精度。通过仿真证明了该算法的有效性。阵列信号处理；多级维纳滤波；信源数目估计；
舰船电子对抗 2017年1期2017-04-05
- 基于维纳滤波器的去噪研究
000)基于维纳滤波器的去噪研究于 洋， 李 娟(运城学院物理与电子工程系， 山西运城 044000)维纳滤波是基于最小均方误差基础上的滤波设计，它使滤波后的输出在最小平方意义下与期望输出达到最佳逼近．本文首先对维纳滤波器进行了介绍，并通过程序仿真进行信号去噪，研究了维纳滤波器的阶数N、信号长度L对于滤波效果的影响．结果显示，N、L越大，精度也越高，滤波效果也更好，并且验证了对于加入高斯白噪声的图像的去噪效果．维纳滤波；最小平方准则；均方误差0 前言滤波去
洛阳师范学院学报 2017年2期2017-03-12
- 北斗空时抗干扰降维算法研究
相关相减多级维纳滤波法可降低计算量，并有着优良的抗干扰性能,对其进行了仿真试验，并证明了其有效性。北斗系统；降维；相关-相减多级维纳滤波0 引 言随着我国北斗卫星导航系统的不断完善，其应用也越来越广泛，重要性也日益加深。但卫星信号自发射端到地面传输距离极远，到达地面的卫星信号功率很低，容易受到干扰的影响，致使接收机不能正常工作，不能提供有效的定位信息，因此需要在接收机前端增加抗干扰模块进行干扰抑制。目前主要的抗干扰方法有时域滤波抗干扰技术、空域滤波抗干扰技
舰船电子对抗 2016年6期2017-01-18
- 基于伪随机序列的维纳滤波反卷积算法的改进
伪随机序列的维纳滤波反卷积算法的改进甄晓丹，郝凯学，李 梅（中国地质大学（北京）信息工程学院，北京100083）应用于相关辨识中的维纳滤波反卷积算法对噪声的适应性不理想，辨识效果不佳。据此分析了维纳滤波反卷积算法在对大地辨识的过程中对噪声适应性不理想的原因，并提出了相应的改进算法：根据检测系统冲激响应的频谱范围，首先用常数进行处理，但实验效果不佳；再次改进后用可变函数代替不同阈值来调整算法，对带通内部分和带通外部分使用不同的估计方法，从而提高算法对噪声的适
电子设计工程 2016年24期2016-12-23
- 旋转机械振动信号的小波域维纳滤波去噪
信号的小波域维纳滤波去噪杨尚君，张 峰，石现峰(西安工业大学 电子信息工程学院，西安 710021)为了去除旋转机械振动信号采集传输过程中混入的噪声干扰，文中基于维纳滤波和小波阈值滤波，通过建立旋转机械振动信号采集模型，结合振动信号滤波要求，提出了旋转机械振动信号的小波域维纳滤波算法.利用工业现场旋转机械实测振动信号，对该算法进行仿真.结果表明：该算法保持了旋转机械振动信号的线性相位特性，滤波后信号未产生明显的幅度失真；小波域维纳滤波的均方误差小于维纳滤波
西安工业大学学报 2016年10期2016-12-21
- 一种基于维纳滤波的语音增强算法
萍］一种基于维纳滤波的语音增强算法［蔡萍］由于各式各样噪声的存在，语音信号的质量会大大地降低，环境噪声的污染造成了许多语音处理系统的功能性急剧降低。维纳滤波是处理噪声污染的可行办法之一。维纳滤波法是一类以极小的均方误差为原则、对平稳过程的最优估计器。对语音信号进行逐帧处理的过程中，传统的维纳滤波法计算短时自相关函数时会遇到求和项数递减的问题，造成自相关函数估计的不准确。针对这一问题，提出一种计算修正自相关函数的改进算法。该算法处理后滤波器系数更加逼近最优值
广东通信技术 2016年6期2016-10-11
- 一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳滤波语音增强算法
滑技术改进的维纳滤波语音增强算法李季碧，马永保，夏杰，刘金刚(重庆邮电大学 信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆400065)摘要：传统的倒谱平滑维纳滤波算法在求取选择性平滑范围时，噪声会对维纳增益函数的倒谱产生影响，使估计出的选择性平滑范围不正确，进而导致此传统算法在平滑掉音乐噪声的同时也影响了噪声抑制效果。为此提出了一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳语音增强算法，该算法先用最大似然准则估计出纯净语音的倒谱，然后在纯净语音倒谱中求取基频和共振峰的位置，进
重庆邮电大学学报(自然科学版) 2016年4期2016-08-06
- 基于MATLAB的图像去噪方法的研究与实现
中值滤波法、维纳滤波法和小波变换法对需要的图像进行去噪处理，同时比较几种去噪方法的优缺点，找到对图像质量影响最小，且去噪性能最好的方法。关键词：图像去噪；维纳滤波；小波变换；MATLAB0 引言噪声对图像的污染将会对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理有一定的影响，因此，我们需要考虑采用一定的方法去尽可能的消除噪声，不仅要考虑噪声的消除，还要根据自己的需要选择合适的方法，让图像信息能更好地为人类服务。1 图像去噪方法频域合成法、空间域合成法以及
大庆师范学院学报 2016年3期2016-07-22
- 一种改进的孤立词语音识别系统设计
。该系统通过维纳滤波滤除噪声得到估计语音，对该语音进行双门限端点检测和特征提取得到端点范围内的特征向量，采用改进动态时间规划算法计算该特征向量与模板特征向量之间的欧式距离得到识别结果。仿真对比实验结果表明，改进系统在识别效果和识别效率方面有提高。关键词:语音识别；双门限端点检测；特征提取；维纳滤波；改进的动态时间规划语音识别技术把人类语言转化为机器可读语言[1]，应用于移动通信，工业控制及医疗等领域。语音信号在传输过程中会受到来自外界环境和通讯设备内部噪声
西安邮电大学学报 2016年1期2016-07-01
- 基于倒频谱的无噪声运动模糊图像快速复原算法
及效果，采用维纳滤波对图像进行复原.通过对多幅模糊图像进行仿真复原试验，在获得了良好的复原效果的同时也取得了较高的执行效率.关键词：运动模糊； 双线性插值； 倒频谱； 维纳滤波； 图像复原成像器件对目标成像时，在曝光时间内感光介质与被照物影像间存在相对运动而带来的成像模糊称为运动模糊[1].对传送带上的工件进行表面缺陷检测时，得到的必然是具有运动模糊特性的图像.运动模糊图像复原已得到广泛的重视和研究，并且国内外研究提出的各种复原方法已经取得了一定的成效[2
东华大学学报（自然科学版） 2016年2期2016-05-31
- 含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析
计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.关键词:说话人识别; i-向量; 语音增强; 维纳滤波; MMSE; 谱减法0引言说话人识别是一种生物识别技术,通过特定说话人的语音信号来对其身份进行识别,可以作
上海师范大学学报·自然科学版 2016年2期2016-05-27
- 环境光模型暗通道快速去雾处理
；利用分区间维纳滤波兼得传统维纳滤波的保边去噪能力强的优点，抑制透射图晕轮效应，并通过膨胀和腐蚀进一步优化投射图边缘。大量测试图像表明，改进算法在优化去雾图像视觉效果的前提下节约处理时间。关键词：暗通道先验；边缘检测；维纳滤波；膨胀；腐蚀0 引 言由于天空悬浮粒子能散射和吸收光线形成雾霾，从而造成室外拍摄成像的对比度和色度都较低。在室外图像质量要求较高的应用中，如军事敌情监控，刑侦犯罪细节斟酌，汽车前方障碍物观测等，都需要对降质图像做去雾处理，还原目标细节
光电工程 2016年2期2016-04-11
- 一种用于自动调焦图像的降噪方法
中值滤波法和维纳滤波法实现了图像降噪。实验结果表明,相比于单一降噪方法,综合方法不仅能最大程度地降低两类噪声,而且能较好地保护图像细节,可作为自动调焦成像系统图像预处理的主要方法。关键词：图像降噪; 十字中值滤波; 维纳滤波; 自动调焦引言在自动调焦图像采集过程中,由于周围环境杂波、成像器件工艺等因素会引入各种各样的噪声,使得图像产生不同程度的模糊,由此影响到图像的分析和评价,因此有必要对图像进行预处理,以减少噪声对图像评价的影响。从噪声类型上看,调焦图像
光学仪器 2016年1期2016-03-30
- 基于多级维纳滤波器降维的STAP处理算法性能分析
叉谱法、多级维纳滤波器法等［2］。主分量法和互谱法均是基于协方差矩阵的特征值分解方法，其运算量较大，在时变信号和在快拍数较少的情况下，所估计的协方差矩阵不准确，会使得特征值和特征矢量的估计存在较大的误差。而且主分量法在降维子空间的维数小于信源数的情况下，性能会大大下降［3］。互谱法虽然允许降维子空间的维数小于信源数，但与性能优良、运算量很小的多级维纳滤波器相比，在快拍数较小时，其降维效果仍然差强人意［4］。下面主要探讨多级维纳滤波器在空时自适应处理中的应用
舰船电子对抗 2015年6期2015-10-13
- 低信噪比条件下改进ESPRIT方法
T算法的多级维纳滤波器（MSWF）结构，找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器（MSWF）与ESPRIT算法相结合，采用多级维纳滤波器（MSWF）的前向递推，得到子空间，不需要通过特征值分解。低信噪比时，针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象，提出一种判别方法，找到了更精确的信号子空间，结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断，因此，比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时，增强了算
火力与指挥控制 2015年6期2015-06-23
- 面向助听器的语音信号处理算法开发平台设计*
并实现了基于维纳滤波的助听器语音增强算法，并进行了主观测试，实验效果良好。关键词:助听器;语音信号;维纳滤波;嵌入式系统听力损失会严重影响听障患者的身心健康，佩戴助听器是目前听障患者改善听力最有效的手段。在中国，庞大的老龄听损人口、落后的助听器技术、以及汉语与英语本身的差异性，都使得汉语数字助听器技术研究面临严峻的挑战［1］。因此，研究面向汉语，面向老龄患者的助听器算法具有急迫的现实意义。我国助听器研究起步较晚，软硬件条件都落后于欧美等发达国家。目前从事助
电子器件 2015年4期2015-02-23
- 振动信号离散余弦变换域循环维纳滤波算法＊
3］利用循环维纳滤波实现振动信号的自适应噪声滤除，取得了较好的效果，但是直接循环维纳滤波对非平稳随机信号滤波效果差，而自适应滤波算法复杂运算量大；文献［4］基于离散余弦变换（Dicrete Cosine Transform，DCT）进行振动信号无相移滤波的方法，保证了信号的相位特性，实现了数据量的压缩，但DCT滤波存在对长数据滤波效果差的问题；文献［5］将软阀值法小波滤波应用于振动信号滤波，取得了很好的滤波效果，但是该算法需估计噪声方差，也存在阀值选取困难
西安工业大学学报 2015年5期2015-01-01
- 振动信号离散余弦变换域维纳滤波算法
散余弦变换域维纳滤波算法。1 振动信号及滤波要求1.1 振动信号的采集为便于算法分析研究更具有针对性，进行了实际工业现场汽轮机振动信号的现场实测采集。信号采集所用的振动传感器为美国Bentley公司的电涡流式传感器，汽轮机转轴理想转动频率为50Hz（即3 000r／min），按照32倍频采样频率（即fs＝50×32＝1 600Hz）进行信号采样，采样点数为128点。较为理想情况下采集得到的振动信号如图1所示。为验证算法的去噪性能，对采集得到的振动信号加入随
探测与控制学报 2014年4期2014-12-01
- 一种在扩散加权图像降噪中的算法
用了各向异性维纳滤波的方法，国内张相芬［6］等人应用向量复扩散模型对DWI图像进行降噪等。自适应维纳滤波器是一种经典的线性降噪滤波器，其抗噪性能优良并且计算简单。然而，由于DWI图像具有丰富的边界信息，且其噪声分布为莱斯噪声，直接将自适应维纳滤波方法应用于对DWI图像的降噪并不能取得较好的效果。这是因为：首先，DWI图像的噪声主要集中于图像的高频部分，图像的低频部分含有的噪声较高频部分而言则要小很多。自适应维纳滤波算法在对图像进行降噪的过程中，并不能分辨图
数据采集与处理 2014年1期2014-07-25
- 用于语音降噪的级联滤波器的设计与实现*
人提出了两级维纳滤波的方法用于克服有色噪声的干扰，获得了很好的效果。两级维纳滤波方法的提出从某种程度上说明了采用两种抗噪算法的系统普遍比只采用一种算法的要好，这种以复杂度换取性能飞跃的算法成为了欧洲电信标准化协会2002年10月颁布的分布式语音识别前端标准中的语音降噪的核心算法［5］。两级维纳滤波算法的思路说明了存在着这样一种可能——以其寻找一种复杂的变换，达到语音和噪声的最大可能分离，不如将两种普通的降噪算法通过某种方法结合起来，同样可以达到很好的效果。
电子器件 2013年6期2013-12-29
- 噪声对维纳滤波反卷积算法性能影响的分析＊
的实践意义。维纳滤波反卷积算法是一种简单实用的超分辨算法，近来年，运用维纳滤波反卷积算法实现雷达的方位超分辨受到了越来越多的关注和研究［2～10］。然而雷达在实际搜索过程中所得到的目标回波必定会有噪声叠加，这就对反卷积算法的实际应用效果产生了影响。本文首先阐述了维纳滤波反卷积的算法理论，其次利用MATLAB对不同信噪比下维纳滤波反卷积算法处理后的雷达回波信号进行了仿真实验，从而得到信噪比对该算法的超分辨倍数的影响，最后对算法的实用性进行评估。2 算法理论维
舰船电子工程 2012年12期2012-10-16
- 基于MSWF的初始投影向量估计方法研究＊
年提出了多级维纳滤波（Multistage Wiener Filter—MSWF），它是一种有效的降维滤波技术［3～4］。多级维纳滤波具有许多优点：不需要估计接收信号的协方差矩阵、前向递推的次数可以小于阵列的阵元数以及收敛速度快等。但多级维纳滤波需要给定某一目标（或用户）的信号波形（或训练序列），并以此为基础进行子空间分解［5～6］。在阵列天线信号处理的过程中，目标信号的波形、波达方向（DOA）等先验信息不易获得。通常选用接收信号的时域平均作为初始估计值，
舰船电子工程 2012年2期2012-10-16
- 基于维纳滤波图像复原的设计与实现
000）基于维纳滤波图像复原的设计与实现魏 扬（四川理工学院计算机学院，四川 自贡 643000）像复原的目的是从退化图像中重建原始图像，改善退化图像的视觉质量。维纳滤波能够较好地进行图像恢复。【关键词】维纳滤波；图像恢复；图象退化模型图像在形成、传输和记录过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有所下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等，这一过程称为图像的退化。引起图像退化的原因有很多，比如大气湍流效应、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与
大众科技 2011年8期2011-10-19
- 一种因果维纳滤波器的推导方法
滤波器被称为维纳滤波器。在许多实际应用中，人们往往无法直接获得所需要的有用信号，能够观测到的一般是退化了或者失真了的有用信号。这就需要解决在噪声中如何提取信号的问题。维纳滤波就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法之一[1-3]。它是用线性滤波器实现对平稳随机过程的最佳线性估计。随着计算机科学的发展,维纳滤波器在信号处理中得到越来越广泛的应用。继承维纳滤波器的思想，60年代，卡尔曼等人提出了卡尔曼滤波器，最后在维纳和卡尔曼的基础上，
通信技术 2011年3期2011-03-06
- 维纳滤波在地震资料噪声消除中的应用
河南郑州)维纳滤波在地震资料噪声消除中的应用高 岩 安浩平 吴顺丽 苏 展(河南省自动化工程技术研究中心 河南郑州)在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波。维纳滤波可以根据局部图像的差异来调整参数,对保留图像的边缘部分和其他高频部分很有用。将维纳滤波应用于地震信号噪声的处理,能有效地消除随机干扰。随机噪声;维纳滤波;去噪;图像处理0 引 言计算机图像数字处理技术已经广泛应用于地球物理数据处理中[1、2]。图像数字去噪处理技术是将地震
石油管材与仪器 2011年3期2011-01-05
- 常用图像去噪滤波方法比较分析
、中值滤波和维纳滤波对同时加有高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声的图像进行了滤波处理,并由各种滤波的原理,再结合各种方法处理的效果和详细分析比较了各种滤波在图像去噪方面的特征、以及各自作用的利弊。关键词:邻域平均;中值滤波;维纳滤波中图分类号:TP317.4文献标识码:A文章编号:1672-3198(2009)16-0310-011 原始图像与加噪图像如下分别是原图和依次加有高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声干扰后的图,噪声均值均为0,方差均为0.04。中值滤波选择的
现代商贸工业 2009年16期2009-10-16
- 星图目标检测算法研究
图,先后利用维纳滤波、数学形态学滤波、软阈值小波去噪和阈值分割等算法进行星图目标检测。处理结果表明了算法的有效性。关键词：星图识别；维纳滤波；数学形态学；小波变换；图像降噪；软阈值中图分类号：TP751.1文献标识码：A文章编号：1004-373X(2009)05-031-03Research on Star Map Object Detecting AlgorithmLIU Qiang,XU Jiangning,CHEN Muqing(Naval Uni
现代电子技术 2009年5期2009-05-12