维纳滤波器.doc

维纳滤波实验 噪声中语音信号的恢复班级：学号：姓名：实验内容信号从发送者传送到接受者往往受到几种形式的变形而削弱，维纳滤波是一种从接收的原始信号中恢复信号的方法。给定信号为chiep信号(鸟叫声)，数据文件为chirp.mat，用频域法实现维纳滤波。步骤如下：1、 产生信号s(n)和观测z(n),信号为chiep信号，观测为信号叠加上高斯白噪声。2、 估计信号s(n)和z(n)的功率谱，计算维纳滤波的传递函数。3、 计算输入z(t)和输出y(t)的频谱，并对输出信号求反变换得到时域的输出信号。用到的函数：装入数据文件，Load 傅里叶变换与反变换，fftn ifftn 谱估计，periodogra一 实验结果用频域法在MATLAB仿真文件为：clear all;load(chirp,y,Fs); z=awgn(y,20); %加噪声subplot(1,3,1); %画语音信号y的时域图plot(y); title(语音信号y的时域图); subplot(1,3,2) %画加噪后的观测信号图plot(z); title(加噪后的观测信号); X=fftn(y); Px1=X.*conj(X)/50; %原信号频谱密度 X=fftn(z); Px2=X.*conj(X)/50; %观测信号频谱密度 H=Px1Px2; %传递函数py=Px2.*H; %输出信号的频谱yn=ifftn(py); %输出信号subplot(1,3,3) plot(yn);title(输出信号); sound(y); %原信号sound(z); %加了噪声的测试信号sound(yn) %输出信号得到的结果图：二 实验结果分析及心得体会维纳（Wiener）滤波是一种从噪声中提取引号波形最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。 维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差，对该误差求均方，即为均方误差。因此均方误差越小，噪声滤除效果就越好。为使均方误差最小，关键在于求冲激响应。如果能够满足维纳霍夫方程，就可使维纳滤波器达到最佳。根据维纳霍夫方程，最佳维纳滤波器的冲激响应，完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定。本实验从频域上分析得到维纳滤波的实现方法，从加了高斯噪声的语音信号中将原语音信号提取出来。在本次实验中，遇到了好多困难（例如对MATLAB中的一些函数不熟悉，运用生疏；对维纳滤波的原理理解得不够深刻；编程能力较弱等等），也阻碍了完成实验的进度。不够通过网络与图书资源，很好地解决了现有的一些困难，最后还是得到了结果。使我更好地掌握了维纳滤波器的原理、用途。因为频域的方法还存在些不足之处，所有我在时域方面也编了一个程序，如下：clear all;load(chirp,y,Fs); z=awgn(y,10); %加高斯噪声 subplot(1,3,1) %画语音信号y的时域图plot(y); title(原语音信号y的时域图); subplot(1,3,2) %画加噪后的观测信号图plot(z); title(加噪后的观测信号的时域图); N=100; %维纳滤波器长度rxx=xcorr(z); %产生观测信号的自相关矩阵Rxnx=xcorr(z,y,biased); %产生输入信号与原始信号的互相关函数rxnx=zeros(N,1); rxnx(:)=rxx(101:101+N-1);Rxx=zeros(N,N); %产生输入信号自相关矩阵Rxx=diag(rxx(101)*ones(1,N);for i=2:N c=rxx(101+i)*ones(1,N+1-i); Rxx=Rxx+diag(c,i-1)+diag(c,-i+1);endRxx;h=zeros(N,1);h=inv(Rxx)*rxnx; %计算维纳滤波器的h(n)yn=filter(h,1,z); %将输入信号通过维纳滤波器subplot(1,3,3); plot(yn) %绘制经过