matlab维纳滤波代码

Matlab的维纳滤波可以使用`wiener2`函数实现。该函数的语法如下：

J = wiener2(I,[m n],noise)

其中，`I`是输入图像，`[m n]`是一个可选参数，用于指定滤波器的大小，`noise`是一个可选参数，用于指定噪声的方差。如果不指定`[m n]`和`noise`，`wiener2`函数会自动选择滤波器大小和噪声方差。

以下是一个示例代码：

% 读取图像并添加高斯噪声
I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);

% 维纳滤波
K = wiener2(J,[5 5]);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(J); title('Noisy Image');
subplot(1,2,2); imshow(K); title('Wiener Filtered Image');

在这个示例中，我们先读取了一张`lena.png`的图像，然后使用`imnoise`函数添加了高斯噪声。接着，我们使用`wiener2`函数对噪声图像进行维纳滤波，并将结果显示在图像窗口中。

相关问题

语音增强matlab维纳滤波代码

以下是使用matlab实现语音增强维纳滤波的代码：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('filename.wav');

% 设置参数
win = 256; % 窗口大小
hop = win/2; % 帧移
nfft = win; % FFT点数
alpha = 0.99; % 平滑系数
beta = 2; % 维纳滤波参数

% 分帧
frames = enframe(x, win, hop);

% 加窗
w = hamming(win);
frames_w = frames .* repmat(w', size(frames, 1), 1);

% FFT
spec = fft(frames_w, nfft, 2);

% 幅度谱
mag_spec = abs(spec);

% 相位谱
phase_spec = angle(spec);

% 计算噪声幅度谱
noise_mag_spec = mean(mag_spec(:, 1:5), 2);

% 平滑噪声幅度谱
smooth_noise_mag_spec = noise_mag_spec;
for i = 2:size(mag_spec, 2)
    smooth_noise_mag_spec = alpha * smooth_noise_mag_spec + (1-alpha) * mag_spec(:, i-1);
end

% 计算信噪比
snr = mag_spec ./ repmat(smooth_noise_mag_spec, 1, size(mag_spec, 2));

% 维纳滤波
denoise_spec = mag_spec .* (snr./(1+snr).^beta);

% 合成
denoise_frames = real(ifft(denoise_spec, nfft, 2));
denoise_frames = denoise_frames(:, 1:win-hop);
denoise_signal = overlapadd(denoise_frames, hop);

% 播放
sound(denoise_signal, fs);

其中，`filename.wav`是需要进行语音增强的音频文件名，`win`是窗口大小，`hop`是帧移，`nfft`是FFT点数，`alpha`是平滑系数，`beta`是维纳滤波参数。代码中使用了`enframe`函数将音频信号分帧，使用了`hamming`窗进行加窗，使用了`fft`函数进行FFT变换，使用了`abs`函数计算幅度谱，使用了`angle`函数计算相位谱，使用了`mean`函数计算噪声幅度谱，使用了循环计算平滑噪声幅度谱，使用了`repmat`函数将噪声幅度谱扩展到与信号幅度谱相同的大小，使用了`./`和`.^`运算符计算信噪比和维纳滤波结果，使用了`ifft`函数进行IFFT变换，使用了`overlapadd`函数将分帧结果合成为语音信号。

matlab维纳滤波语音去噪代码

以下是使用matlab实现维纳滤波语音去噪的代码：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('noisy_speech.wav');

% 设置参数
win = 256; % 窗口大小
hop = win/2; % 帧移
nfft = win; % FFT点数
win_type = hamming(win); % 窗口类型
alpha = 0.99; % 平滑系数
SNR = 10; % 信噪比

% 计算STFT
[S, f, t] = stft(x, win, hop, nfft, fs, 'Window', win_type);

% 计算信噪比
noise = x - S;
noise_power = mean(abs(noise(:)).^2);
signal_power = mean(abs(S(:)).^2);
SNR = 10*log10(signal_power/noise_power);

% 计算噪声功率谱密度
N = size(S, 2);
Nk = round(N/2);
noise_power_spectrum = mean(abs(S(:, Nk+1:end)).^2, 2);

% 计算信号功率谱密度
signal_power_spectrum = mean(abs(S(:, 1:Nk)).^2, 2);

% 计算维纳滤波器
G = signal_power_spectrum./(signal_power_spectrum + noise_power_spectrum/SNR);

% 进行维纳滤波
Y = S.*G;

% 计算逆STFT
y = istft(Y, win, hop, nfft, fs, 'Window', win_type);

% 平滑处理
y = filter(1-alpha, [1, -alpha], y);

% 输出结果
audiowrite('clean_speech.wav', y, fs);