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La déconvolution de Wiener est une opération mathématique appliquant un filtre de Wiener pour éliminer ou atténuer une partie des bruits dans un signal. Elle opère dans le domaine fréquentiel en essayant de minimiser l'impact du bruit là où le rapport signal/bruit est mauvais.Cette méthode convient non seulement au son, mais aussi aux , car le spectre de fréquence de la plupart des images visuelles est souvent bien conditionné et peut être estimé facilement.Elle tient son nom du mathématicien Norbert Wiener.Définition
Étant donné un système ::\ y(t) = h(t)*x(t) + \nu(t)où * désigne la convolution et :
*x(t) est un signal d'entrée (inconnu) au temps t.
*h(t) est la réponse impulsionnelle connue d'un système linéaire invariant dans le temps.
*ν(t) est un bruit additif inconnu, indépendant de x(t).
*y(t) est le signal observé.L'objectif est de trouver un g(t) de sorte qu'on puisse estimer x(t) comme suit :
:\ \hat{x}(t) = g(t)*
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