维纳滤波器权重函数与逆估计数字滤波器结构

"本文主要探讨了信号参数的逆估计方法，特别是在输入信号线性独立反模拟滤波器有限集的基础上，作者鲁瑞华提出了维纳滤波器的权重函数获取方式以及在多项反函数条件下的数字滤波器有效结构设计。文章发表于1996年的《西南师范大学学报(自然科学版)》第21卷第6期，属于自然科学领域的论文。" 文章深入研究了信号处理中的最优线性估计法，包括递归卡尔曼估计算法和非递归维纳估计算法，同时引入了逆线性参数估计算法。尽管这些方法在实践中表现出各自的优缺点，但作者寻求通过改进现有算法来创建更具吸引力的新方法。 在维纳信号参数估计算法的获取部分，作者以输入信号反模拟滤波器的整体视角出发，利用输入信号有限序列经过典型的模拟滤波器。这个序列由有效信号读数与具有均匀频谱特性和高斯分布的随机干扰组成。通过反模拟滤波器处理这个序列，可以得到输入信号的线性反模拟滤波表达式，并从中导出有效信号参数向量和反余数向量。 接着，作者提出了一个数字滤波器算法，它可以通过反函数数值矩阵转换输入信号，以实现参数估计。数字滤波器的过渡函数系数矩阵可以通过求解特定的矩阵关系得到，这为实际应用提供了基础。 文章进一步讨论了在多项反函数情况下的数字滤波器设计，这一部分可能涉及到更复杂的滤波结构和优化策略，以提高参数估计的精度和效率。虽然具体内容没有完全给出，但可以推断作者在此处可能提出了一种新的滤波器结构或改进方法，旨在改善传统滤波器的性能。 这篇论文为信号处理领域提供了一种新的逆估计方法，通过对现有滤波器理论的扩展和改进，为实际工程应用提供了新的思路和技术支持。这对于理解和优化信号处理系统，尤其是噪声环境下的信号恢复和参数估计，具有重要的理论和实践意义。