维纳滤波（维纳滤波器通常用于什么）
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1加性高斯白噪声及维纳滤波的基本原理与Python实现
random.gauss(mu， sigma) 其值即服从高斯分布，若想要是实现加性高斯白噪声，循环作加即可 实际上逆滤波是维纳滤波的一种理想情况，当不存在加性噪声时，维纳滤波与逆滤波等同。
加性高斯白噪声主要是（AWGN）从统计上而言是随机无线噪声，其特点是其通信信道上的信号分布在很宽的频带范围内。
AWGN全称加性高斯白噪声，噪声随机变量服从零均值高斯分布。该信道的特点是不存在乘性噪声（如瑞利衰衰落或莱斯衰落），只存在加性噪声。
WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m，n，p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。 y = wgn(m，n，p，imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。
加性高斯白噪声 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 是最基本的噪声与干扰模型。加性噪声：叠加在信号上的一种噪声，通常记为n(t)，而且无论有无信号，噪声n(t)都是始终存在的。因此通常称它为加性噪声或者加性干扰。
2维纳滤波能解决频带重叠问题吗
利用能量的差异来进行信号(异常)的分离，它介于最佳滤波器(也可称为维纳信号恢复滤波器)和匹配滤波器之间，这是由于它既可作为检测信号设计(信噪比最大化)，又可用于解决分离信号的问题，即估计信号的形状。
利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法，1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立。
从理论上分析，逆滤波方法不能正确估计退化函数的零点。采用一个折衷的方法加以解决。
另外，在通频带外也是波动的曲线，必定不能有效地压制干扰。为了避免吉普斯现象，可采用若干方法，其中之一是镶边法。
如果输入信号的频率分量包含超过滤波器1/2采样频率的分量时，数字滤波器因为数字系统的“混叠”而不能正常工作。
维纳滤波、卡尔曼滤波，可用于自适应滤波，信号波形预测等（火控系统中的飞机航迹预判）。如果我在噪声中加入一个信号波形。
3labview有没有维纳滤波器
使用“编程波形创建波形”函数，从上面拉长，指定t0和dt，一维数组连到Y数组处。这样就创建成波形了。
滤波是有时间概念的。你的那个数组转换成waveform date type 时没有将采样频率信息进行转换，使用系统的默认形式。所以要把采样频率加进去。
每通道读取点数不影响后面的计算了，只影响从采集卡读数的频率。统计vi计算逐点队列中的数据的平均数或中位数。通过设置队列的长度，控制计算用的数据段长度。这样做，每个点都有一个处理之后的点与之对应，是为逐点。
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