Howtosignalprocessing
- Comment fonctionne un filtre Wiener?
- Pourquoi le filtre Wiener est utilisé?
- Quelle est la différence entre le filtre inverse et le filtre Wiener?
Comment fonctionne un filtre Wiener?
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. Par exemple, le signal connu pourrait consister en un signal d'intérêt inconnu qui a été corrompu par le bruit additif.
Pourquoi le filtre Wiener est utilisé?
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.
Quelle est la différence entre le filtre inverse et le filtre Wiener?
Cependant, le filtrage inverse est très sensible au bruit additif. Le filtrage de Wiener exécute un compromis optimal entre le filtrage inverse et le lissage du bruit. Il supprime le bruit additif et inverse le flou simultanément.
