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维纳滤波

指数 维纳滤波

维纳滤波是美國應用數學家諾伯特·維納(Norbert Wiener)在二十世纪四十年代提出的一种滤波器,并在1949年出.

11 关系: 卡尔曼滤波三维块匹配算法估计理论估计量影像降噪线性滤波器盲目去迴旋積自适应滤波器控制理论最小均方滤波器拉尼亚凯亚超星系团

卡尔曼滤波

卡尔曼滤波(Kalman filter)是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器),它能够从一系列的不完全及包含雜訊的测量中,估计动态系统的状态。卡尔曼滤波會根據各測量量在不同時間下的值,考慮各時間下的联合分布,再產生對未知變數的估計,因此會以只以單一測量量為基礎的估計方式要準。卡尔曼濾波得名自主要貢獻者之一的鲁道夫·卡尔曼。 卡尔曼滤波在技術領域有許多的應用。常見的有飛機及太空船的。卡尔曼滤波也廣為使用在時間序列的分析中,例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是機器人運動規劃及控制的重要主題之一,有時也包括在。卡尔曼滤波也用在中軸神經系統運動控制的建模中。因為從給與運動命令到收到感覺神經的回授之間有時間差,使用卡尔曼滤波有助於建立符合實際的系統,估計運動系統的目前狀態,並且更新命令。 卡尔曼滤波的演算法是二步驟的程序。在估計步驟中,卡尔曼滤波會產生有關目前狀態的估計,其中也包括不確定性。只要觀察到下一個量測(其中一定含有某種程度的誤差,包括隨機雜訊)。會透過加權平均來更新估計值,而確定性越高的量測加權比重也越高。演算法是迭代的,可以在中執行,只需要目前的輸入量測、以往的計算值以及其不確定性矩陣,不需要其他以往的資訊。 使用卡尔曼滤波不用假設誤差是正态分布,不過若所有的誤差都是正态分布,卡尔曼滤波可以得到正確的條件機率估計。 也發展了一些擴展或是廣義的卡尔曼滤波,例如運作在非線性糸統的及无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filter)。底層的模型類似隐马尔可夫模型,不過的狀態空間是連續的,而且所有潛在變量及可觀測變數都是正态分布.

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三维块匹配算法

三维块匹配算法(Block Matching 3D,縮寫:BM3D)是一个效果比较好的图像去噪算法。通过与相邻图像块进行匹配,将若干相似的块整合为一个三维矩阵,在三维空间进行滤波处理,再将结果反变换融合到二维,形成去噪后的图像。该算法去噪效果显著,可以得到目前为止最高的峰值信噪比,但时间复杂度比较高。.

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估计理论

估计理论是统计学和信号处理中的一个分支,主要是通过测量或经验数据来估计概率分布参数的数值。这些参数描述了实质情况或实际对象,它们能够回答估计函数提出的问题。 例如,估计投票人总体中,给特定候选人投票的人的比例。这个比例是一个不可观测的参数,因为投票人总体很大;估计值建立在投票者的一个小的随机采样上。 又如,雷达的目的是物体(飞机、船等)的定位。这种定位是通过分析收到的回声(回波)来实现的,定位提出的问题是“飞机在哪里?”为了回答这个问题,必须估计飞机到雷达之间的距离。如果雷达的绝对位置是已知的,那么飞机的绝对位置也是可以确定的。 在估计理论中,通常假定信息隐藏在包含雜訊的信号中。噪声增加了不确定性,如果没有不确定性,那么也就没有必要估计了。.

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估计量

在统计学中,估计量是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则:于是估计量(estimator)、被估量(estimand)和估计值(estimate)是有区别的。 估计量用来估计未知总体的参数,它有时也被称为估计子;一次估计是指把这个函数应用在一组已知的数据集上,求函数的结果。对于给定的参数,可以有许多不同的估计量。我们通过一些选择标准从它们中选出较好的估计量,但是有时候很难说选择这一个估计量比另外一个好。.

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影像降噪

影像降噪的目的為移除影像中不必要的雜訊,保留影像中較為重要的細節等資訊,使得到的圖像看似清晰且潔淨。不論是使用數位相機或是傳統的底片,照出來的相片時常產生各種不同的雜訊。現今的生活中有大量的數位影像拍攝的品質不盡良好,即便是在使用了良好的數位相機,影像降噪等後製的影像重建技術仍被廣為利用,佔有重要的一席之地,目前有多種降噪的演算法被提出來解決此問題。.

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线性滤波器

线性滤波器用于时变输入信号的线性运算(:en:linear operator)。线性滤波器在电子学和数字信号处理中应用非常普遍(参见电子滤波器中的文章),它们也用于机械工程和其它技术领域。 线性滤波器经常用于剔除输入信号中不想要的频率或者从许多频率中选择一个想要的频率。滤波器和滤波器技术类型非常广泛,这篇文章将给出一个总的描述。 不论它们是电子的、电力的还是机械的,也不论它们的频率范围或者时间尺度有多大,线性滤波器的数学理论都是通用的。.

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盲目去迴旋積

在電子工程以及應用數學的領域中,盲目去迴旋積(Blind deconvolution)指的是當在對進行摺積的脈衝響應函數缺乏明確的了解時而進行的過程。 而在顯微鏡學的領域中,盲目去迴旋積通常指的是當在無法得到顯微鏡的点扩散函数(PSF)時進行了反摺積。這個過程通常是經由分析輸出的結果來得到對於輸入訊號適當的猜測。.

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自适应滤波器

自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则,比如减小输入信号中的噪声成分的能力。 随着数字信号处理器性能的增强,自适应滤波器的应用越来越常见,时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。.

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控制理论

控制理論是工程學與數學的跨領域分支,主要處理在有輸入信號的動力系統的行為。系統的外部輸入稱為「參考值」,系統中的一個或多個變數需隨著參考值變化,控制器處理系統的輸入,使系統輸出得到預期的效果。 控制理論一般的目的是藉由控制器的動作讓系統穩定,也就是系統維持在設定值,而且不會在設定值附近晃動。 連續系統一般會用微分方程來表示。若微分方程是線性常係數,可以將微分方程取拉普拉斯轉換,將其輸入和輸出之間的關係用傳遞函數表示。若微分方程為非線性,已找到其解,可以將非線性方程在此解附近進行線性化。若所得的線性化微分方程是常係數的,也可以用拉普拉斯轉換得到傳遞函數。 傳遞函數也稱為系統函數或網路函數,是一個數學表示法,用時間或是空間的頻率來表示一個線性常係數系統中,輸入和輸出之間的關係。 控制理论中常用方塊圖來說明控制理论的內容。.

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最小均方滤波器

最小均方濾波器(Least Mean Square Filter,或LMS Filter)是一類可通過最小化誤差訊號(error signal)之均方值(mean square)而修正濾波器係數,以模拟所需理想濾波器的自適應濾波器,其中作為修正依據的誤差訊號為理想參考訊號與實際輸出訊號之差。該種濾波器所用之最小均方法只以當前之訊號誤差值為準進行修正,是一種。最小均方法係由斯坦福大學的Bernard Widrow教授及他的首位博士班學生Marcian Hoff於1960年提出。最小均方濾波器屬於常見的自適應濾波器種類之一。.

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拉尼亚凯亚超星系团

拉尼亞凱亞超星系團(Laniakea),是银河系、太阳系和地球所处的超星系团。2014年9月,夏威夷大学的(Brent Tully)和法國的(Helene Courtois)所领导的团队发表了一种通过星系的视向速度来定义超星系团的新方法,并由此定义了拉尼亞凱亞。按照新的定義,以往我們所知的室女座超星系團只是拉尼亞凱亞的一部份而已。.

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