用神经网络替代wiener模型的非线性部分matlab代码

在MATLAB中，我们可以使用深度学习库（如Deep Learning Toolbox）来构建神经网络并将其作为Wiener滤波器的非线性部分。以下是一个简单的示例，展示如何创建一个单层前馈神经网络（Perceptron Network），然后用于处理图像去噪：

% 导入所需的库
addpath('toolbox_path'); % 根据实际情况替换为你的Deep Learning Toolbox路径

% 假设我们有一个训练数据集，包含输入图像和对应的目标噪声-free图像
input_data = ...; % 输入图像矩阵
target_data = ...; % 目标图像矩阵

% 初始化神经网络结构
net = feedforwardnet([numLayers, numUnits]); % numLayers是隐藏层数，numUnits是每个隐藏层的节点数
net.LearningRate = 0.01; % 学习率
net.TrainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt反向传播算法

% 训练神经网络
net = train(net, input_data', target_data');

% 然后，你可以用这个训练好的网络来处理新的噪声图像
noisy_image = ...; % 新的带噪声图像
cleaned_image = net(noisy_image); % 这里是预测操作

% 输出结果
imshow(cleaned_image);

注意，这只是一个基本的例子，实际应用中可能需要对数据预处理、网络结构调整、超参数优化等步骤进行更多工作。