麦田里的向日葵摘要
本文基于随机信号分析与处理的相关理论，采用维纳滤波技术恢复噪声中的鸟鸣声信号，通过仿真达到预期效果，对工程实践有很好的理论支持 。
关键词：维纳滤波器 频域法
实验目的
1.熟悉维纳滤波的基本概念
3.掌握运用维纳滤波理论恢复信号的基本方法了不起的女汉子
实验原理
信号从发送者传送到接受者往往受到集中形式的变形而削弱，维纳滤波是一种从接收的原始抗体人源化
信号中恢复信号的方法。
由于但时域方法要求协方差矩阵的逆，当数据比较长的时候，求逆的运算量非常大，我们在这里采用频域法来求解。
维纳滤波器作为波形估计的一种方法，可以采用多种估计准则。
其中为噪声，为原信号，为起始观测时刻，为观测结束时刻。
在实际常采用易于实现的线性最小均方准则。线性最小均方估计是观测的线性函数，它可以作为观测序列通过离散时间线性系统，即
滤波器的系数的选择可以由线性最小均方估计的正交原理来求取，即
即
上式也称为Wiener-Hopf方程。
对于信号和观测过程是平稳随机序列，并且是联合平稳随机序列，系统为因果的线性时不变离散时间线性系统，，则有
求解维纳滤波器即求系数的过程。
将上式两边做变换，得
所以，
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称为维纳滤波器。当信号与观测噪声统计独立时，维纳滤波器为
其中，为噪声的功率谱，维纳滤波器用离散傅里叶变换可表示为
实验步骤
维纳滤波既可以采用频域方法实现，也可以采用时域方法实现，但时域方法要求协方差矩阵的逆，当数据比较长的时候，求逆的运算量非常大。
本实验给定信号为chirp信号（鸟叫声），数据文件为chirp.mat（可以从MATLAB中到），
循证护理可以用load（‘chirp’，“Fs”，‘y’）调入数据文件。用始于发实现维纳滤波的步骤如下：
1)产生信号和观测，信号为chirp信号（鸟叫声），观测为信号叠加上高斯白噪声；
2)估计和；
3)计算；
4)计算估计的信号
频域法实现维纳滤波的步骤如下：
1)产生信号和观测，信号为chirp信号（鸟叫声），观测为信号叠加上高斯白噪声；
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