Фильтр Винера в MatLab

Ответы Подписаться на ответы

• 

  KAnt230.00

  23.01.2020 14:40

  Спектральный состав шума должен быть известен

  Ответ

  Пожаловаться
  • 

    Галина0.00

    24.01.2020 09:40

    Спасибо за ответ.

    Ответ

    Пожаловаться
• 

  Галина0.00

  24.01.2020 09:44

  Хочу уточнить вопрос.
  У меня есть сигнал+шум. На примере естественно они у меня раздельные, но в реальности я их не могу отдельно измерить. Справка MatLab по функции firwiener показывает следующее:
  
  

   

  For comparison, compute the optimal FIR Wiener filter.
  bw = firwiener(L-1,v2,x); % Optimal FIR Wiener filter
  yw = filter(bw,1,v2); % Estimate of x using Wiener filter
  ew = x - yw; % Estimate of actual sinusoid

  v2 - скользящий средний сигнал, который корелирует с v1. v2 єсть опорным сигналом для примеров:
  
  

  Matlab MВыделить код
  1 2 ma = [1, -0,8, 0,4, -0,2]; v2 =  filter(ma, 1, v);

  x - сигнал+шум x=s+v1,
  где:
  
  

  Matlab MВыделить код
  1 2 3 4 5 6 n = (1:1000)'; s = sin(0.075*pi*n); v = 0.8*randn(1000,1); % Random noise part. ar = [1,1/2];          % Autoregression coefficients. v1 = filter(1,ar,v);   % Noise signal. Applies a 1-D digital                        % filter.

  
  Вопрос: Как применить firwiener на реальном примере, когда известен только зашумленный сигнал?

  Как узнать спектральный состав шума (выходя из ответа)?

  Ответ

  Пожаловаться
• 

  _______ ____________ -1.52

  24.01.2020 10:00

  Я бы советовал ознакомиться с теорией, допустим с книгой Айфичера, а если необходимо детально разобраться в вопросе то с работами Уидроу. В общих словах винеровская фильтрация предполагает наличие модели шумового воздействия (сигнала коррелирующего с воздействующим шумом), общие схемы адаптивных шумоподавителей на базе данного метода приведены в книге Айфичера.

  Кроме того, я написал пару типовых реализаций LMS метода в задачах системной идентификации и выравнивания канала.  С ними можно ознакомиться по ссылкам.

  p.s. Думаю, что на конференции 2020 будет мастер-класс посвященный этому вопросу. 

  https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/73421-lms-equalizer-example

  https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/73378-system-identification-using-lms-method

  Ответ

  Пожаловаться
• 

  KAnt230.00

  31.01.2020 08:03

  Спектральный состав шума определяется его корреляционной функцией. В Matlab это xcorr.

  Ответ

  Пожаловаться
  • 

    Галина0.00

    4.02.2020 14:49

    Спасибо за ответ. 

     

    Ответ

    Пожаловаться