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- ¿Cuáles son las desventajas del filtro Wiener??
- ¿El filtro Wiener es un filtro de dominio de tiempo??
- Por qué el filtro Wiener se llama filtro óptimo?
- ¿Podemos usar filtros Wiener para filtrado inverso??
¿Cuáles son las desventajas del filtro Wiener??
Desde la discusión anterior de los filtros que son generalizaciones del filtro Wiener simple, es evidente una desventaja importante: los espectros de potencia de los campos aleatorios a los que se supone que pertenecen la imagen y el ruido debe ser conocido o estimado.
¿El filtro Wiener es un filtro de dominio de tiempo??
En el procesamiento de la señal, el filtro Wiener es un filtro utilizado para producir una estimación de un proceso aleatorio deseado o objetivo mediante filtrado lineal de tiempo de tiempo (LTI) de un proceso ruidoso observado, suponiendo espectros de señal y ruido estacionarios conocidos, y ruido aditivo.
Por qué el filtro Wiener se llama filtro óptimo?
El filtrado de Wiener es óptimo en términos del error cuadrado medio. En otras palabras, minimiza el error cuadrado medio general en el proceso de filtrado inverso y suavizado de ruido.
¿Podemos usar filtros Wiener para filtrado inverso??
Tenga en cuenta que en frecuencias espaciales donde la señal a ruido es muy alta, la relación rnorte(u, υ)/ ryo(U, υ) se acerca a cero, y el filtro Wiener se reduce al filtro inverso. Sin embargo, cuando la relación señal / ruido es muy pobre (yo.mi., Riñonalnorte(u, υ)/ ryo(u, υ) es grande), el enfoque de frecuencias espaciales estimadas cero.
