本文主要目的是回顧和鞏固維納濾波的基礎和應用。
一維音訊訊號，帶高斯隨機雜訊。
期望訊號/純淨訊號序列： x(n)
雜訊訊號序列： v(n)
帶噪訊號序列： y(n)
序列長度： l
維納濾波器階數：m
訊號是平穩的：也就是說在過去的一段時間和現在的一段時間內，純淨訊號和雜訊的均值、方差等資訊是不變的，這是利用過去資訊估計現在資訊的基礎。
訊號都是零均值的：這有利於計算方差。
ryy_ =xcorr(y,m,'biased'); %這句話計算出來的互相關函式值是2l-1個，關於l對稱，m是階數，也即是相關向量的長度
ryy =ryy_ (l+1:end); % 這裡從m+1開始，是因為matlab起始序列號是1，而不是0
ryy=toeplitz(ryy);
自相關都得到了，互相關就是在計算相關函式的時候，第二個變數換成其他變數。
ryx =xcorr(y,x,m,'biased');
核心思想是濾波後的訊號與純淨訊號的均方誤差最小：
這就是維納意義下均方誤差最小的fir濾波器。
x是未知的，因此上述濾波器是不可得到的。
而雜訊的自相關向量我們可以預估。
利用假設，ryx=ryy-rvv。
所以，估計的時刻k的輸出就用hw和y來計算得到：
迴圈使用即可得到所有的輸出估計訊號。
這一步可以利用matlab的filter函式完成：
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