维纳自适应滤波器设计及matlab实现.doc

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摘 要

本文从随机噪声的特性出发，分析了传统滤波和自适应滤波基本工作原理和性能，以及滤波技术的现状和发展前景。然后系统阐述了基本维纳滤波原理和自适应滤波器的基本结构模型，接着在此基础上结合最陡下降法引出LMS算法。在MSE准则下，设计了一个定长的自适应最小均方横向滤波器，并通过MATLAB编程实现。接着用图像复原来验证该滤波器的性能，结果表明图像的质量在MSE准则下得到了明显的改善。最后分析比较了自适应LMS滤波和频域维纳递归滤波之间的性能。本文还对MATLAB里面的自适应维纳滤波函数wiener2进行了简单分析。

关键字：退化图像 维纳滤波 自适应滤波 最陡下降法 LMS


Abstract

This paper analyses the basic work theory, performance of traditional filter and adaptive filter based on the property of random noise, and introduce the status quo and the foreground of filter technology. Then we explain basic theory of wiener filter and basic structure model of adaptive filter, and combine the method of steepest descent to deduce the LMS. Afterward according to the MSE rule, we design a limited length transversal filter, and implement by MATLAB. And then we validate performance of adaptive LMS filter by restoring images, Test result show that the quality of the degrade images were improved under the rule of MSE. Finally, we compare the performance of adaptive LMS filter and iterative wiener filter.
We also simply analyses the wiener2 () which is a adaptive filter in MATLAB.

Keywords: degrade image；wiener filter；adaptive filter；ADF；LMS algorithm
目录
绪论…………………………………………………………………………………1
1. 1 引言…………………………………………………………………………1
1. 2 研究目标及现状……………………………………………………………1
1. 2 .1 图像复原技术的目标……………………………………………1
1. 2 .2 图像复原技术的研究现状………………………………………1
理论基础 …………………………………………………………………………3
2. 1 基本自适应滤波器的模块结构……………………………………………3
2. 2 基本维纳滤波原理…………………………………………………………4
自适应滤波原理及算法 ………………………………………………………6
3.1 横向滤波结构的最陡下降算法……………………………………………7
3.1.1 最陡下降算法的原理……………………………………………7
3.1.2 最陡下降算法稳定性……………………………………………10
3.2 LMS滤波原理及算法……………………………………………………11
3.2.1 从最陡下降算法导出LMS算法 ………………………………11
3.2.2 基本LMS算法的实现步骤 ……………………………………11
3.2.3 基本LMS算法的实现流程图 …………………………………12
3.2.4 LMS算法的Matlab实现 ………………………………………12
3.2.5 wiener2()的原理 ……………………………………………12
3.2.6 LMS性能分析——自适应收敛性……………………………13
Matlab 实验结果 …………………………………………………………14
4.1.LMS滤波器的收敛性 ………………………………………………14
4.2.LMS滤波器和频域迭代维纳滤波器的性能比较 ……………………16
总结………………………………………………………………………………18
致谢 …………………………………………………………………………………19
参考文献 ……………………………………………………………………………20
附录A ………………………………………………………………………………21
附录B ………………………………………………………………………………22
附录C ………………………………………………………………………………27

1 绪论
1.1引言
人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20％，视觉信息占60％，其它如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不过占20％，所以图像信息是十分重要的信息[1]。然而，在图像的获取和图像信号的传输过程中，图像信号中不可避免的混入各种各样的随机噪声，造成图像失真（图像退化）。造成人类所获取的信息和实际是有偏差的，成为人类从外界获取准确信息的障碍。因此，对图像信号中的随机噪声的抑制处理是图像处理中非常重要的一项工作。
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参考文献

[1] 阮秋琦 著.数字图像处理学.北京：电子工业出版社，2001
[2] 何振亚 著.自适应信号处理.北京：科学出版社，2002
[3] [英] Emmanuel C. Ifeacher , Barrie W . Jervis 著，罗鹏飞，杨世海，朱国富，谭全之 译，数字信号处理实践方法（第二版）。电子工业出版社，2004
………………………………………………………………………………………………………[13] 胡广书编著，数字信号处理——理论、算法与实现（第二版）。北京：清华大学出版社，2003
[14] 张玲华，郑宝玉编著，随机信号处理。北京：清华大学出版社，2003
[15] 通信原理，樊昌信，徐炳祥，吴成柯，国防工业出版社，北京，2001