matlab 维纳滤波

以下是使用MATLAB进行维纳滤波的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 添加高斯白噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);
% 显示原始图像和加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');

% 计算噪声方差
noise_var = var(double(noisy_img(:)));

% 维纳滤波
wnr_img = deconvwnr(noisy_img, fspecial('gaussian', 5, 2), noise_var);

% 显示维纳滤波后的图像
figure;
imshow(wnr_img);
title('Wiener Filtered Image');

这段代码首先读取一张图像，然后添加高斯白噪声。接着计算噪声方差，并使用`deconvwnr`函数进行维纳滤波。最后显示维纳滤波后的图像。

相关问题

matlab 维纳滤波波形图

以下是使用MATLAB进行维纳滤波后的波形图示例代码：

% 定义信号
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量
f1 = 10; % 信号频率
f2 = 50; % 噪声频率
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 合成信号

% 添加噪声
n = 0.5*randn(size(x)); % 高斯噪声
xn = x + n;

% 维纳滤波
y = wiener2(xn,[3 3]); % 3x3的滤波器大小

% 绘制波形图
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
xlabel('时间 (秒)');
subplot(3,1,2);
plot(t, xn);
title('添加噪声后的信号');
xlabel('时间 (秒)');
subplot(3,1,3);
plot(t, y);
title('维纳滤波后的信号');
xlabel('时间 (秒)');

运行以上代码后，会显示一个包含三个子图的窗口，分别是原始信号、添加噪声后的信号和维纳滤波后的信号的波形图。其中，维纳滤波后的信号波形图应该比添加噪声后的信号波形图更接近于原始信号。

matlab实现维纳滤波

要在MATLAB中实现维纳滤波，可以按照以下步骤进行操作：
1. 计算混合信号的自相关函数和混合信号与原始信号的互相关函数。
2. 构造混合信号的自相关矩阵和混合信号与原始信号的互相关向量。
3. 使用pinv函数（伪逆矩阵）计算维纳滤波器的系数。
4. 使用filter函数将输入信号通过维纳滤波器进行滤波处理。

下面是MATLAB代码示例：

% 计算混合信号的自相关函数和混合信号与原始信号的互相关函数
Rxx = xcorr(Mix_Signal, Mix_Signal);Rxy = xcorr(Mix_Signal, Signal_Original);

M = 100; % 维纳滤波阶数

% 构造混合信号的自相关矩阵
for i = 1:M
    for j = 1:M
        rxx(i,j) = Rxx(N - i + j);
    end
end

% 构造混合信号与原始信号的互相关向量
for i = 1:M
    rxy(i) = Rxy(i + N - 1);
end

% 计算维纳滤波器的系数
h = pinv(rxx) * rxy';

% 使用维纳滤波器对输入信号进行滤波处理
Signal_Filter = filter(h, 1, Mix_Signal);

% 绘制滤波后的信号
plot(Signal_Filter);
title('维纳滤波后的信号');
axis([0 1000 -4 4]);
xlabel('Time(n)');
ylabel('Amplitude');