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1、 应用：FIR维纳反卷积：MMSE均衡 应用：FIR维纳反卷积：MMSE均衡 维纳反卷积 x ( n = d ( n * g ( n + v ( n d ( n ？ 卷积失真：失焦的摄像机、运动模糊，频率选择性的通信信道 卷积失真：失焦的摄像机、运动模糊， d ( n = x ( n * h( n 信道 G(z 不一定是最小相位的，且经常表示为FIR滤波器，而 不一定是最小相位的，且经常表示为FIR滤波器 滤波器， 均衡器 H(z 也希望设计为FIR滤波器，即使逆滤波器G-1(z存 也希望设计为FIR滤波器 即使逆滤波器G 滤波器， 在且是常态的，可能使得噪声被严重放大，导致显著的误差。 在且

2、是常态的，可能使得噪声被严重放大，导致显著的误差。 16 d ( n = h( k x ( n k k =0 p 1 使得如下均方误差最小 使得如下均方误差最小 R x h = rdx G = E| e(n |2 = E| d (n d (n |2 rdx (k = Ed (n x* (n k = g (i rd (k + i i =1 可以利用训练序列的方法 盲估计（均衡）方法：采用训练序列并利用某种误差准则，或不需 盲估计（均衡）方法：采用训练序列并利用某种误差准则， 训练序列而基于信号的统计特性的方法。 训练序列而基于信号的统计特性的方法。 盲信号处理 盲信号处理 17 I= imread('peppers.png' figure;imshow(I; LEN = 31; THETA = 11; PSF = fspecial('motion',LEN,THETA; Blurred = imfilter(I,PSF,'circular','conv' figure; imshow(Blurred; wnr1 = dec

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