タグ付けされた質問 「wiener-filter」

私は、イメージノイズを低減するために、ウィナーフィルターの動作を頭で確認しようとしています。私の場合、最初に別のノイズ低減フィルターを使用してから、この結果をウィナーフィルターのノイズ特性の近似値として使用します。 Wienerフィルターに関する情報に関して、次のMatlabコードと説明が役立つことがわかりました。 http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/images/f11-12251.html#f11-14272 などのいくつかの他の良いリンク http://blogs.mathworks.com/steve/2007/11/02/image-deblurring-wiener-filter/ したがって、Matlabの観点から、組み込みのMatlab関数の使用方法を見ることができますが、関数呼び出しを使用するだけでなく、より基本的な理解を得たいと思いますが、同時に、より消化しやすいものを見つけたいですウィナーフィルタリングに関するウィキペディアのエントリ。 Wienerフィルタリングについて簡単に説明したい人はいますか？

16 image-processing  filters  noise  denoising  wiener-filter 

Haykinの110ページで記述された適応フィルター理論（2014）からの引用： y(n)=∑k=0∞w∗ku(n−k),n=0,1,2,...y(n)=∑k=0∞wk∗u(n−k),n=0,1,2,...y(n) = \sum_{k=0}^{\infty} w_k^*u(n-k), \quad n=0,1,2,... どこ uuu そして www複雑な値です。私の質問は、なぜ複合共役を使用するのですかwkwkw_k？本にある答えは、「...、複雑な用語では、用語w∗ku(n−k)wk∗u(n−k)w_k^*u(n-k)フィルター係数の内積のスカラーバージョンを表しますwkwkw_k とフィルター入力 u(n−k)u(n−k)u(n-k)「まだわかりません。この回答について詳しく説明していただけますか？

8 filters  convolution  adaptive-filters  complex  wiener-filter 

このトピックについて少し洞察を得ようとしています。私が理解している限り、決定された信号はウィーナーフィルターに入り、出力はいくつかの望ましい信号の推定値です。次に、希望する信号をフィルターの出力に差し引いて、推定誤差を計算します。この図は、先ほど説明したものを表しています。x （n ）=s^（n ）x(n)=s^(n)x(n) = \hat{s}(n)、希望信号の推定 s （n ）s(n)s(n)、および w （n ）w(n)w(n) と何らかの相関がある信号です s （n ）s(n)s(n)： 推定しようとした理由がわかりません s （n ）s(n)s(n) すでに持っている場合（エラーを計算できません） e （n ）e(n)e(n) 希望する信号がなかった場合）。 次の図は、私にはもう少し理にかなっています。 それは標準的なノイズ低減フィルターでしょう。ノイズの多い信号が入り、ノイズの少ない信号が出ます。 私が見つけた3番目のケースがあります： ここでは、ノイズを推定します v （n ）v(n)v(n) ノイズの多い信号から差し引く s （n ）+ v （n ）s(n)+v(n)s(n)+v(n) そして、よりクリーンなバージョンを入手し、 s^（n ）s^(n)\hat{s}(n)。この場合、最初の質問と同じ質問があります。なぜノイズを推定してそれから差し引くのでしょうか。s （n ）+ v （n ）s(n)+v(n)s(n)+v(n) フィルターの入力に置くためにノイズ信号が何であるかをすでに知っている必要がある場合？ つまり、要約すると、これらのケースがすべて役立つかどうか、またある意味で同等であるかどうかを知りたいのです。また、なぜ彼らはすでに既知の信号を常に推定するのか、またはそれらがそれを行わず、私が正しく考えていないのかを理解したいと思います。

8 noise  denoising  wiener-filter