MATLAB维纳滤波器源码实现与频域分析项目

资 源 简 介

本项目通过MATLAB代码完整实现了维纳滤波器算法，涵盖频域分析、信噪比估计和逆滤波计算等核心模块，并与内置deconvwnr函数进行对比验证，帮助深入理解滤波器原理与实现细节。

详 情 说 明

基于MATLAB的维纳滤波器源码实现与分析

项目介绍

本项目通过自行编写MATLAB代码实现了维纳滤波器的完整算法，深入探索频域滤波技术和最小均方误差估计原理。项目不仅包含了信号与系统的频域分析、信噪比估计和逆滤波计算等核心模块，还提供了与MATLAB内置deconvwnr函数的对比验证功能，为图像和信号恢复领域的研究与实践提供有价值的参考工具。

功能特性

• 多模态恢复支持：支持不同噪声水平下的图像和信号恢复处理
• 双域实现方式：提供频域和时域两种维纳滤波器实现方法
• 智能噪声估计：内置噪声功率谱自动估计模块
• 灵活系统配置：支持用户自定义点扩散函数（PSF）
• 全面分析工具：生成滤波器频域响应特性图及详细的误差分析报告

使用方法

基本输入参数

1. 退化数据：待处理的退化信号或图像矩阵（二维或一维数值数组）
2. 系统函数：点扩散函数或系统传递函数（与输入同维度的数值数组）
3. 噪声参数：信噪比数值或噪声协方差矩阵
4. 可选参数：正则化参数、滤波类型标志位等

输出结果

• 修复后的信号/图像矩阵
• 滤波器频域响应特性可视化图表
• 恢复质量评估报告（均方误差、峰值信噪比等指标）
• 与MATLAB内置函数的性能对比分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（用于图像数据处理的扩展功能）
• 信号处理工具箱（用于信号分析的高级功能）

文件说明

主程序文件整合了维纳滤波器的完整处理流程，包含退化信号的频域分析与转换、系统传递函数的特性评估、噪声参数的智能估计与优化、逆滤波计算的核心算法执行，以及恢复结果的质量评估与可视化输出。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果分析的全链路处理能力，并提供了与标准函数的自动化对比验证机制。