Question sur le filtrage de Wiener

1. Quel est l'objectif principal d'un filtre Wiener?
2. Pourquoi l'image est soumise à un filtrage de Wiener?
3. Dans quelle condition le filtrage de Wiener deviendra le filtrage inverse?
4. Le filtre Wiener est-il adaptatif?
5. Quelle devrait être la réponse souhaitée pour qu'un filtre de Wiener optimal soit approximatif?
6. Qu'est-ce que le filtre Wiener dans l'amélioration de la parole?

Quel est l'objectif principal d'un filtre Wiener?

La description. L'objectif du filtre Wiener est de calculer une estimation statistique d'un signal inconnu en utilisant un signal connexe comme entrée et filtrage ce signal connu pour produire l'estimation en tant que sortie.

Pourquoi l'image est soumise à un filtrage de Wiener?

Il supprime le bruit additif et inverse le flou simultanément. Le filtrage de Wiener est optimal en termes d'erreur quadratique moyenne. En d'autres termes, il minimise l'erreur quadratique moyenne globale dans le processus de filtrage inverse et de lissage du bruit. Le filtrage de Wiener est une estimation linéaire de l'image d'origine.

Dans quelle condition le filtrage de Wiener deviendra le filtrage inverse?

Notez que aux fréquences spatiales où le signal / bruit est très élevé, le rapport r_N(u, υ) / r_je(u, υ) approche zéro et le filtre Wiener se réduit au filtre inverse. Cependant, lorsque le rapport signal / bruit est très pauvre (i.e., R_N(u, υ) / r_je(u, υ) est grand), les fréquences spatiales estimées approchent zéro.

Le filtre Wiener est-il adaptatif?

Filtrage de wiener adaptatif. Le filtrage de wiener adaptatif ajuste la sortie du filtre en fonction de la variance locale de l'image. Son objectif ultime est de minimiser l'erreur quadratique moyenne entre l'image restaurée et l'image d'origine.

Quelle devrait être la réponse souhaitée pour qu'un filtre de Wiener optimal soit approximatif?

12. Quelle devrait être la réponse souhaitée pour qu'un filtre de wiener optimal soit un filtre inverse approximatif? d (n) = Δ (n).

Qu'est-ce que le filtre Wiener dans l'amélioration de la parole?

Le filtre Wiener est un estimateur linéaire et minimise l'erreur carrée moyenne entre la parole d'origine et la parole améliorée. L'algorithme est implémenté dans le domaine de fréquence et dépend de la fonction de transfert de filtre d'un échantillon à l'échantillon en fonction des statistiques du signal de la parole; la moyenne locale et la variance locale.