MATLAB生成维纳过程代码-去噪滤波: 概率与随机过程中的应用（ShanmugaRamanNathan教授...）

简介：
本资源提供基于MATLAB实现的维纳过程生成及去噪滤波代码，适用于概率论与随机过程课程教学和研究。由ShanmugaRamanNathan教授指导开发。 在本存储库中，我尝试实现一种维纳滤波器的变体。 使用方法如下：运行main.m文件以启动程序。 主要代码包括wiener_filter.m和Sxx_train.m这两个脚本，前者包含主过滤器算法，后者用于估计原始图像的功率谱密度（PSD）。 结果将保存在./result/目录下。如果你想要查看之前实验的结果，请浏览./saved_results/。 维纳滤波器的主要目标是重建已与特定误差函数h(t)卷积过的图像，并且该过程还加入了高斯白噪声。通过使用这种滤波器，可以最小化去噪后的重构图像和原始图像之间的均方根误差（MSE）。 在计算用于“解模糊”的卷积核时，需要知道原始图像的功率谱密度S_xx。然而直接获取这一值是不可能实现的，因为原始图像本身并不已知。 为了解决这个问题，在实际应用中通常采用这样的经验方法：所有自然界的图片其PSD都具有相似性。 因此，我们可以通过使用另一个未受损图像的数据来估计所需的PSD值。 在本程序中，我计算了10个尺寸接近的图象的PSD，并将这些结果平均化以作为维纳滤波器处理时所用到的输入。