5、维纳滤波

维纳滤波是一种二维自适应除噪滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

维纳滤波的两个函数wiener2与deconvwnr都能够完成维纳滤波的功能，但两者具有差异性，感兴趣的可以自己去了解，MATLAB中维纳滤波代码如下：

y=wiener2(x,[m,n]);

x指原始CSI的幅值；y指维纳滤波后的幅值；[m,n]指定滤波器窗口大小为m*n，默认值为3*3。

load('raw_amp');
m=5;
n=5;
best_amp3=wiener2(raw_amp,[m,n]);
figure(7)
plot(raw_amp);
title('原始幅值');
ylabel('幅值');
figure(8)
plot(best_amp3);
title('维纳滤波');
ylabel('幅值');

维纳滤波处理前后的幅值图像：

图9 维纳滤波处理前  

图10  维纳滤波处理后  

6、状态统计滤波器

它的滤波概念是中值滤波的推广，中值滤波是对于给定的n个数值｛al ,a2,...,an｝，将它们按大小顺序排列，取中间的那个值作为滤波器的输出。而状态统计滤波器将n个非零数值按小到大排序后处于第k个位置的元素作为滤波器的输出。MATLAB中状态统计滤波器可以用ordfilt2函数表示：

y=ordfilt2(x,order,domain);

x指原始CSI的幅值；y指状态统计滤波后的幅值；order 为滤波器输出的顺序值；domain为滤波窗口；

（1）y=ordfilt2(x,13,ones(5,5))，在模板内的像素值都为非零时，相当于模板为5×5的中值滤波(order=13，刚好为窗口的中间值);

（2）y=ordfilt2(x,1,ones(5,5))，在模板内的像素值都为非零时，相当于5×5的最小值滤波(order=1，刚好为窗口的最小值);

（3）y=ordfilt2(x,25,ones(5,5))，在模板内的像素值都为非零时，相当于5×5的最大值滤波(order=25，刚好为窗口的最大值);

load('raw_amp');
order = 10;
domain = ones(5,5);
best_amp4=ordfilt2(raw_amp,order,domain);
figure(8)
plot(raw_amp);
title('原始幅值');
ylabel('幅值');
figure(9)
plot(best_amp4);
title('状态统计滤波器');
ylabel('幅值');

状态统计滤波器处理前后的幅值图像：

 图11  状态统计滤波器处理前

图12  状态统计滤波器处理后