Howtosignalprocessing
- Quels sont les avantages du filtrage de Wiener?
- Dans quelle condition le filtre Wiener se réduit au filtre inverse?
- Quelle est l'utilisation du filtre Wiener dans la restauration d'images?
- Qu'est-ce que le filtre Wiener dans l'amélioration de la parole?
Quels sont les avantages du filtrage de Wiener?
Le filtrage de Wiener a les avantages d'un petit calcul et d'un bon effet de bruit, il a donc été largement utilisé. De nombreux algorithmes efficaces de décalage sont basés sur le principe du filtrage de Wiener, dont le but est de restaurer l'image d'origine et d'atteindre l'erreur moyenne minimale avec l'image d'origine.
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.
Quelle est l'utilisation du filtre Wiener dans la restauration d'images?
Le filtre Wiener est le filtre linéaire stationnaire MSE optimal pour les images dégradées par le bruit additif et le flou. Le calcul du filtre Wiener nécessite l'hypothèse que les processus de signal et de bruit sont stationnaires de second ordre (au sens des processus aléatoires).
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.
