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ウィーナー・フィルターは、最適なデジタル・フィルター またはアナログ・フィルターであり、信号処理 の理論において、元の信号とその歪んだバージョンからの推定値との間の平均二乗誤差を最小化するために使用される。ノルベルト・ウィーナーによって開発されたこのフィルタは、統計フィルタのクラスに属し、信号と雑音の統計的特性に関する知識に基づいて動作する。その主な目的は、既知のパワースペクトルを持つ加法性ノイズの存在下で、可能な限り忠実に信号を再構成することである。
技術的な観点からは、ウィーナー・フィルターは、ノイズの存在とソース信号の特性を考慮しながら、周波数領域では逆フィルタリング演算を、時間領域では相関演算を実行します。ウィーナー・フィルターは、歪み とノイズを考慮した信号適合フィルターとして動作し、推定誤差の最適化基準に基づいて設計されていない古典的なローパス・フィルターやバンドパス・フィルターとは区別されます。
デジタル版では、ウィーナー・フィルターは、タスクの特性と利用可能なデータに応じて、FIRまたはIIRフィルターとして実装することができます。その実装の主な特徴は、信号の自己相関関数と、入力信号と期待される出力との間の相互相関関数を知る必要があることである。実用的なアプリケーションでは、Wienerフィルターの適応バージョン、例えば最小平均二乗(LMS)アルゴリズムが、リアルタイムで変化する信号とノイズの条件に適応するためにしばしば使用されます。
ウィーナー・フィルターの応用には、データ伝送、画像処理、通信システム、レーダー 、ソナー 、歪んだり不完全な測定値から信号を抽出する必要のある医療診断におけるノイズ除去が含まれる。信号の統計的特性を考慮するその能力のおかげで、推定と最適フィルタリングの分野で最も効果的なツールの1つと見なされています。
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