Elaborazione Numerica dei Segnali

218 Filtri di Wiener
In questo caso SXY = SXX, mentre SYY = SXX + SNN. Il filtro di Wiener W risulta
allora:
SXX(ω)
W (ω) =
SXX(ω) + SNN(ω) .
Dividendo numeratore e denominatore per lo spettro di potenza del rumore SNN(ω) e
introducendo la variabile SNR(ω) = SXX(ω)/SNN(ω), detta rapporto segnale rumore
si ottiene infine:
W (ω) = SNR(ω)
1 + SNR(ω) .
Si osservi che:
• 0 ≤ W (ω) ≤ 1,
• se SNR(ω) ≈ +∞, allora W (ω) ≈ 1,
• se SNR(ω) ≈ 0, allora W (ω) ≈ 0.
In sostanza, il filtro di Wiener per rumore additivo attenua ogni componente di
frequenza in relazione a una stima del rapporto segnale rumore.
Se gli spettri del segnale e del rumore sono completamente separati, allora il filtro
di Wiener permette la ricostruzione perfetta del segnale (con combinazioni di filtri
passa-banda), altrimenti attenua la potenza del rumore.
Nel caso limite di rumore bianco, il filtro di Wiener risulta:
Esempio 11.1.2
W (ω) =
SXX(ω)
SXX(ω) + N0
2
Equalizzazione di canale. La distorsione introdotta in un canale di comunicazione può
essere modellata da una combinazione di un filtro lineare, di cui è nota la funzione di
trasferimento, con un rumore additivo (vedi Figura 11.1.2):
❄
X(t) ✲ DISTORSIONE
H(w)
✲ + ✲
.
Rumore N(t)
Y (t)
Figura 11.2 Canale di comunicazione con rumore additivo.