Фильтр Винера

В данной главе обсуждаются вопросы применения подобных фильтров в системах управления. Если же спектры полезного сигнала и шума накладываются друг на друга, для выделения сигнала должны использоваться статистические методы оценивания. В этих условиях принципиально невозможно получить абсолютно точные значения сигналов и целью указанных методов является лишь минимизация воздействия помех. Первым фильтром такого типа стал предложенный в 1940 г. для непрерывных сигналов фильтр Винера, в основе которого лежал метод наименьших квадратов. Реализация этого фильтра столкнулась, однако, с существенными трудностями. Новым этапом в развитии теории фильтрации явился фильтр Калмана, первое сообщение [c.456]

Независимо от работ, выполняемых лабораторией излучений МТИ, важный вклад в понимание существа процесса обработки сигналов был сделан Н. Винером и С. Райсом. В 1942 г. Н. Винер написал классическую работу Экстраполяция, интерполяция и сглаживание временных рядов , которая была впервые опубликована в качестве отчета комитета [10]. С помощью теории оценок он точно вычислил характеристики фильтра, который обеспечил наилучшее выделение требуемого сигнала на фоне помех. [c.20]

Надлежащим выбором характеристики фильтра У (г со) можно минимизировать эту ошибку, удовлетворяя при этом еще дополнительным условиям, соответствующим задаче. Эти дополнительные условия обычно связаны со статистическими данными самого сигнала. Здесь не может быть проведено надлежащим образом рассмотрение сигнала как части статистического ансамбля, хотя это и является основным вопросом теории. Другие дополнительные условия могут быть связаны с величиной запаздывания сглаживания, которую можно допустить из чисто практических соображений. Однако в любом случае подобные рассмотрения представляют необходимую математическую основу для оптимизации процесса сглаживания. Теория оптимизации была впервые дана в США Винером [2] и в России — Колмогоровым [3]. Однако даже комбинированный принцип, который сейчас будет изложен, в их работах не [c.687]

Методы первичной обработки, в свою очередь, разделяют на две подгруппы. К алгоритмам первой подгруппы относят различного рода процедуры фильтрации как простейшие (низкочастотная, высокочастотная, полосовая фильтрация, разделение на отдельные частотные составляющие с помощью гребенки полосовых фильтров), так и более сложные (оптимальная фильтрация с помощью фильтров Винера, Калмана — Бьюси и др.). К ним относятся и методы обнаружения и исключения аномальных наблюдений, алгоритмы сглаживания, направленные на выделение детерминированных компонентов сигнала (выявление трендов полиномиального, циклического или заранее неизвестных видов), а также методы согласованной фильтрации, при которых характеристики фильтра выбираются с учетом формы полезного сигнала (обычно импульсного) и статистических свойств шума. [c.456]

В общем случае, когда сигнал и помеха являются случайными, для выделения сигнала необходимо использовать пространственные фильтры, являющиеся двумерными аналогами оптимальных фильтров Винера [151J. Модуляционная характеристика этих фильтров имеет вид [c.253]

Во Многих случаях ОЭП должен измерять параметры источника излучения, например его координаты в пространстве. Оптимальным приемником (оптимальным фильтром) такого типа является фильтр Винера, минимизирующий среднюю квадратическую ошибку оценки параметров сигнала 5(а), приходящего на вход прибора в смеси с помехой п(а). Если сигнал и помеха являются случайными и стационарными в широком смысле, а их статистические характеристики известны, то частотная характеристика оптимального (ви-неровского) фильтра определяется как [88] [c.75]

Согласно теории оптимальных линейных фильтров, разработанной Н. Винером и развитой для оптических сигналов Хел-стромом [12, 152], оптимальным по критерию минимума среднеквадратичной ошибки восстановления фильтром является фильтр с частотной характеристикой [c.144]

I F , т])Р —отношение энергетического спектра шумаге (х)к энергетическому спектру неискаженного изображения. Простейшим приближением к винеров-скому фильтру (7,5) в случае, когда нет априорных данных [c.144]

Взаимная интенсивность 53 Взаимозаместимость 121, 122 Видеозапись 363—368 Видность полос 55, 560 Винера — Хинчина теорема 88 Винеровский фильтр 90, 91, 194 Внеосевая опорная волна 163, 166 — 169 Внеосевые голограммы 626 Внутрирезонаторные эталоны 288 Волновое уравнение 43, 59 Восстановление изображения 157, 175, 242 — 256, 407, 483, 484 [c.730]

В том случае, когда искажения полезной информации ( дс,... имеют известные спектральные характеристики, можно применить предварительную фильтрацию случайных искажений и повысить достоверность наблюдений. Для этой цели обычно используют известные методы оптимальной фильтрации, например Винера, Кал-мана [4]. На рис. 2 показано влияние предварительной фильтра- ии случайных помех на точность оценки параметров ГТД. Очевидно, что предварительная фильтрация уменьшает значения Д . Д// в (7), т. е расширяет возможности численной процедуры иенки по МНК. [c.73]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...