Howtosignalprocessing
- Quels sont les inconvénients du filtre Wiener?
- Les filtres Wiener sont-ils optimaux?
- Que fait un filtre Wiener?
- Dans quelle condition le filtre Wiener se réduit au filtre inverse?
Quels sont les inconvénients du filtre Wiener?
D'après la discussion précédente des filtres qui sont des généralisations du filtre de wiener simple, un inconvénient majeur est apparente: les spectres de puissance des champs aléatoires auxquels l'image et le bruit sont supposés appartenir doivent être connus ou estimés.
Les filtres Wiener sont-ils optimaux?
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. L'approche est basée sur un cadre stochastique.
Que fait un filtre Wiener?
Le filtre Wiener peut être utilisé pour filtrer le bruit du signal corrompu pour fournir une estimation du signal d'intérêt sous-jacent. Le filtre Wiener est basé sur une approche statistique, et un compte rendu plus statistique de la théorie est donné dans l'article d'estimation de l'erreur quadratique moyenne minimale (MMSE).
Dans quelle condition le filtre Wiener se réduit au filtre inverse?
Notez que aux fréquences spatiales où le signal / bruit est très élevé, le rapport rN(u, υ) / rje(u, υ) approche zéro et le filtre Wiener se réduit au filtre inverse. Cependant, lorsque le rapport signal / bruit est très pauvre (i.e., RN(u, υ) / rje(u, υ) est grand), les fréquences spatiales estimées approchent zéro.
