Wiener过程的均方倒数过程的简单介绍-义乌市趣迅电子商务商行

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维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。

维纳滤波　从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波，而相应的装置称为滤波器。根据滤波器的输出是否为输入的线性函数，可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。

维纳滤波器是一种自适应最小均方差滤波器。维纳滤波的方法是一种统计方法，它用的最优准则是基于图像和噪声各自的相关矩阵，它能根据图像的局部方差调整滤波器的输出，局部方差最大，滤波器的平滑作用就越强。

主要操作都在频率域，转换通过离散傅里叶（DFT）变换与反变换，通过维纳滤波处理获取反模糊信息，OpenCV支持反卷积采用维纳滤波方式的去模糊，但是参数调整事一个大坑，基本上每张图像的参数都不一样，很难有相同的结果。

第4章介绍维纳滤波，包括最佳滤波的基本概念等。第5章介绍卡尔曼滤波的基本概念、算法推导等及其在雷达数据处理中的应用。第6章介绍非线性滤波，包括线性化卡尔曼滤波和扩展的卡尔曼滤波及其应用。

Step 01 确定方向/角度选择标尺工具，沿着运动方向拖出一条直线。

前往“设置”“辅助功能”。选择“动作”，然后打开“减弱动态效果”。打开“减弱动态效果”后，某些屏幕效果会在您的设备上发生变化或被停用，其中包括：屏幕过渡和效果使用画面渐隐效果，而不是缩放或幻灯片效果。

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利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立。维纳滤波是40年代在线性滤波理论方面所取得的最重要的成果。

实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。在时域内有根据时域卷积定理，我们知道时域卷积等于频域乘积则有这意味着，当我们已知系统函数时，我们可以很简单的完成滤波。

最小均方差滤波又称为维纳滤波，其原理是设计一个滤波器，使滤波后的输出与期望输出之间的均方差为最小。

这种双边滤波器考虑到了像素值之间的相似程度，对于含有边缘的图像能够起到一定的保边作用。但是双边滤波器对于低信噪比下的图像，性能会恶化。这是因为噪声的干扰，处于同一边的像素点之间的相似程度也会很低。

近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Kолмогоров等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。

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