Howtosignalprocessing
- Apakah kelemahan penapis wiener?
- Adakah penapis wiener optimum?
- Apa yang dilakukan penapis wiener?
- Di mana keadaan penapis Wiener dikurangkan ke penapis songsang?
Apakah kelemahan penapis wiener?
Dari perbincangan mengenai penapis yang merupakan generalisasi penapis Wiener yang mudah, kelemahan utama adalah jelas: spektrum kuasa medan rawak yang gambar dan bunyi yang diandaikan harus diketahui atau dianggarkan.
Adakah penapis wiener optimum?
Penapisan Wiener adalah optimum dari segi kesilapan persegi. Dengan kata lain, ia meminimumkan kesilapan persegi min keseluruhan dalam proses penapisan songsang dan pelicinan bunyi bising. Penapisan Wiener adalah anggaran linear imej asal. Pendekatan ini berdasarkan kerangka stokastik.
Apa yang dilakukan penapis wiener?
Penapis Wiener boleh digunakan untuk menapis bunyi dari isyarat yang rosak untuk memberikan anggaran isyarat asas yang menarik. Penapis Wiener didasarkan pada pendekatan statistik, dan akaun statistik teori yang lebih banyak diberikan dalam artikel penganggar kesilapan minimum (MMSE).
Di mana keadaan penapis Wiener dikurangkan ke penapis songsang?
Perhatikan bahawa pada frekuensi spatial di mana isyarat-ke-bunyi sangat tinggi, nisbah r rN(u, υ)/ rI(u, υ) mendekati sifar, dan penapis wiener mengurangkan ke penapis songsang. Walau bagaimanapun, apabila nisbah isyarat-ke-bunyi sangat miskin (i.e., RN(u, υ)/ rI(u, υ) besar), anggaran frekuensi spatial mendekati sifar.
