从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳（Wiener）滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。
维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。
对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。

经典人的经典著作，对于想深入了解的人还是很有参考价值的。

为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶段在线辨识算法。
该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。
仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。

function[PSNR,y_est]=BM3D(y,z,sigma,profile,print_to_screen,N2,N2_wiener,Ns,Ns_wiener,tau_match)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%BM3DisanalgorithmforattenuationofadditivewhiteGaussiannoisefrom%grayscaleimages.Thisalgorithmreproducestheresultsfromthearticle:%%[1]K.Dabov,A.Foi,V.Katkovnik,andK.Egiazarian,"ImageDenoising%bySparse3DTransform-DomainCollaborativeFiltering,"%IEEETransactionsonImageProcessing,vol.16,no.8,August,2007.%preprintathttp://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D.%%%FUNCTIONINTERFACE:%%[PSNR,y_est]=BM3D(y,z,sigma,profile,print_to_screen)%%!Thefunctioncanworkwithoutanyoftheinputarguments,%inwhichcase,theinternaldefaultonesareused!%%BASICUSAGEEXAMPLES:%%Case1)Usingthedefaultparameters(i.e.,imagename,sigma,etc.)%%[PSNR,y_est]=BM3D;%%Case2)Usinganexternalnoisyimage:

文章在概述线性预测控制算法的基础上，从非线性系统的结构和特点出发，研讨了几种适合于非线性预测控制的滚动优化方法，并对此进行了仿真研讨。

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。