维纳滤波器考虑了噪声和信号的统计行为，因此（理论上）为一类信号和系统实现了它们的最佳分离，这对于更经典的方法来说并非如此。

维纳滤波器的频率响应是这样的，在噪声功率占主导地位的那些频率（也就是低 SNR），增益降低，​​输出被抑制；导致降噪。而对于信号功率占主导地位的频率（即高 SNR），增益更接近 1，输出更接近输入。

因此，要确定特定频率下维纳滤波器的增益，您必须知道噪声和所需信号的功率谱密度 (PSD)。

通常，您不会提前非常了解这些；但可以从现有数据中估算出来。结果是偏离了最佳（理想）性能。

用于测量“结构的振动”的仪器（传感器、探头）和技术的非常简洁的规范留下了维纳滤波器与“其他（更经典的）滤波方法”对“结构振动”处理的适用性问题。 -结构振动”数据。

成熟的技术不容易在无条件的优点/缺点列表中进行分类。相反，人们可以编写功能列表，逐项列出解决方案与一组应用场景的相关性。维纳滤波器是自适应的，这一特性使其非常适合不断变化的环境。另一方面，作为估计器，维纳滤波器猜测去噪信号波形，但并非没有限制：当两个过程（感兴趣的信号和噪声）都是高斯时，它会最小化 MSE；它实现了线性信号处理模型。要实现一个随意的滤波器种类——经典的维纳滤波器——需要额外的测量来跟踪信号/噪声统计。

根据应用，可能必须考虑其他技术，如非线性估计器、ARMA、递归估计解决方案，甚至卡尔曼滤波器（预测器/校正器），尽管后者在其基本实现中不是自适应的。但这不是建议：OP 提供的信息太少，无法就优先 SP 技术向他们提供建议并写下“方程式”。