本文主要是介绍维纳滤波-python实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
维纳滤波是一种经典的信号处理方法，用于恢复受到噪声污染的信号。它基于最小均方误差准则，通过在频域上对信号进行加权来实现信号的恢复。
维纳滤波的基本原理是，根据信号和噪声的统计特性，通过频域上的滤波来最小化恢复信号与原始信号之间的均方误差。维纳滤波器的频域表示为：
Fetched content
其中，H(f)是信号的频谱，N(f)是噪声的频谱，S(f)是原始信号的频谱，G(f)是恢复信号的频谱。
维纳滤波器的设计需要估计信号和噪声的功率谱密度，以及信号和噪声的互相关函数。根据这些估计值，可以计算出维纳滤波器的频谱，并将其应用于受噪声污染的信号，从而恢复出原始信号。
import numpy as np
from scipy.signal import wiener# 生成原始信号
t = np.linspace(0, 1这篇关于维纳滤波-python实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
