AR谱估计 AR模型功率谱估计图怎么看 功率谱估计就是通过信号的相关性估计出接受到信号的功率随频率的变化关系，实际用途有滤波，信号识别（分析出信号的频率），信号分离，系统辨识等。谱估计技术是现代信号处理的一个重要部分，还包括空间谱估计，高阶谱估计等。维纳滤波、卡尔
capon谱估计定义 第一章 离散随机信号 1.1 引言 1.2 离散时间随机信号的时域（统计）表示 1.2.1 离散时间随机过程的概率分布 1.2.2 离散时间随机过程的数字特征 1.2.3 离散时间平稳过程相关。
功率谱估计就是通过信号的相关性估计出接受到信号的功率随频率的变化关系，实际用途有滤波，信号识别（分析出信号的频率），信号分离，系统辨识等。谱估计技术是现代信号处理的一个重要部分，还包括空间谱估计，高阶谱估计等。维纳滤波、卡尔功率谱估计的用途
功率谱估计的用途 功率谱估计就是通过信号2113的相关性估计出接受到信号的功5261率随频率的变化关系，实4102际用途有滤波，信号识别1653（分析出信号的频率），信号分离，系统辨识等。谱估计技术是现代信号处理的一个重要部分，还包括空间谱估计，高阶谱估计等。维纳滤波、卡尔曼滤波，可用于自适应滤波，信号波形预测等（火控系统中的飞机航迹预判）。如果我在噪声中加入一个信号波形。要完全滤波出我加入的信号波形，能够做到吗？如果知道一些信息，利用一个参考信号波形，可利用自适应滤波做到（信号的初始部分稍有失真）。
图像维纳滤波的原理是什么？ 维纳滤波（wiener filtering)一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声所污染的信号。从连续的（或离散的）输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波，这是信号处理中经常采用的主要方法之一，具有十分重要的应用价值，而相应的装置称为滤波器。根据滤波器的输出是否为输入的线性函数，可将它分为线性滤波器和非线性滤波器两种。维纳滤波器是一种线性滤波器。维纳滤波理论是由数学家N．维纳(Norbert Wiener，1894~1964)于第二次世界大战期间提出的。这一科研成果是这一时期重大科学发现之一，他提出了线性滤波的理论和线性预测的理论，对通信工程理论和应用的发展起了重要的作用。维纳滤波就是为纪念他的重要贡献而命名的。基本原理：维纳滤波的基本原理是：设观察信号y(t)含有彼此统计独立的期望信号x(t)和白噪声ω（t）可用维纳滤波从观察信号y(t)中恢复期望信号x(t)。设线性滤波器的冲击响应为h(t)，此时其输入y(t)为y(t)=x(t)+w(t)，输出为从而，可以得到输出对x(t)期望信号的误差为其均方误差为：E[]表示数学期望。应用数学。
了解维纳滤波构造思想的高手进（只有大师才能解释） 这里估计是找不到解答的人的，就象大学里只教授你付里叶变换，却不告诉你是怎么构造的一样，估计你问大多老师也不知道。付里叶变换是老付组织的一个团队研究出来的，其中的变化涉及的数学方面的技巧比较复杂，同样的道理这里也是用了某种变化。
维纳滤波
（）滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。A.逆滤波 B.维纳滤波 参考答案：B
