Penyaringan/dekonvolusi Wiener untuk kebisingan non-stasioner

1. Apa keuntungan dari penyaringan wiener?
2. Dalam kondisi mana filter wiener berkurang menjadi filter terbalik?
3. Apa penggunaan filter wiener dalam pemulihan gambar?
4. Apa itu filter wiener dalam peningkatan ucapan?

Apa keuntungan dari penyaringan wiener?

Penyaringan wiener memiliki keunggulan perhitungan kecil dan efek kebisingan yang baik, jadi telah digunakan secara luas. Banyak algoritma de-noising yang efisien didasarkan pada prinsip penyaringan wiener, yang tujuannya adalah untuk mengembalikan gambar asli dan mencapai kesalahan rata-rata minimum dengan gambar asli.

Dalam kondisi mana filter wiener berkurang menjadi filter terbalik?

Perhatikan bahwa pada frekuensi spasial di mana sinyal-ke-noise sangat tinggi, rasio r_N(u, υ)/ r_Saya(u, υ) mendekati nol, dan filter wiener berkurang ke filter terbalik. Namun, ketika rasio sinyal-ke-noise sangat buruk (i.e., R_N(u, υ)/ r_Saya(u, υ) besar), perkiraan frekuensi spasial mendekati nol.

Apa penggunaan filter wiener dalam pemulihan gambar?

Filter Wiener adalah filter linier stasioner MSE-optimal untuk gambar yang terdegradasi oleh kebisingan aditif dan kabur. Perhitungan filter Wiener membutuhkan asumsi bahwa proses sinyal dan kebisingan adalah stasioner orde kedua (dalam pengertian proses acak).

Apa itu filter wiener dalam peningkatan ucapan?

Filter Wiener adalah estimator linier dan meminimalkan kesalahan rata-rata antara ucapan asli dan yang ditingkatkan. Algoritma diimplementasikan dalam domain frekuensi dan tergantung pada fungsi transfer filter dari sampel ke sampel berdasarkan statistik sinyal bicara; rata -rata lokal dan varian lokal.