基于自适应阈值的抗噪声方法、系统、介质、设备及程序技术方案

本发明专利技术涉及系统辨识技术领域，提供了一种基于自适应阈值的抗噪声方法、系统、介质、设备及程序。基于自适应阈值的抗噪声方法包括：将远端输入信号与干扰噪声叠加，得到期望信号；将期望信号通过分析滤波器进行分解，得到子带期望信号；将远端输入信号通过分析滤波器进行分解，得到子带相关信号，将子带相关信号通过自适应滤波器，得到子带回声估计信号；将子带回声估计信号与子带期望信号相减，得到子带误差信号；基于子带误差信号，计算当前时刻的Tukey’s biweight函数阈值参数；以此确定目标函数；基于目标函数，得到输出信号。本发明专利技术能够在脉冲噪声环境下获得较快收敛速度和稳态误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及系统辨识，尤其涉及一种基于自适应阈值的抗噪声方法、系统、介质、设备及程序。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、脉冲噪声在系统辨识领域一直是一个严峻的挑战，脉冲噪声的发生概率小，持续时间短，但其实现幅值大，导致算法收敛性能波动剧烈。在回波抵消、水声、音频处理、通信、时间序列预测等实际应用中经常会遇到这样的噪声场景。因此在脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识问题一直是热门的研究课题之一。

3、自适应滤波器广泛应用于系统识别、信道均衡、主动噪声控制和回波消除等领域。自适应滤波器系统辨识技术的基本原理是以输入信号与由它产生相关性为基础建立输入信号的语音模型，通过其与未知系统之间残差对未知系统进行估计，并不断修改滤波器的系数，使得估计值更加逼近未知系统的参数。脉冲噪声的幅值会与未知系统的输出相叠加，从而使自适应滤波器的系数向更大误差的方向更新。因此，如何完善和研究抗噪声性能卓越的自适应滤波器算法是系统辨识领域的关键问题之一。

4、在目前的稀疏系统辨识的应用中，较成本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，所述当前时刻的Tukey’s biweight函数阈值参数，采样以下公式表示：

3.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，所述目标函数，采用以下公式表示：

4.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，在得到目标函数之后还包括：根据目标函数，确定对应的分段函数；将所述分段函数嵌入到归一化子带滤波算法之中，得出下一时刻的自适应滤波器的抽头权系数向量；

5.根据权利要求1所述的基于自适应阈值...

【技术特征摘要】

1.基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，所述当前时刻的tukey’s biweight函数阈值参数，采样以下公式表示：

3.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，所述目标函数，采用以下公式表示：

4.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，在得到目标函数之后还包括：根据目标函数，确定对应的分段函数；将所述分段函数嵌入到归一化子带滤波算法之中，得出下一时刻的自适应滤波器的抽头权系数向量；

5.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的抗噪声方法，其特征在于，所述将期望信号通过分析滤波器进行分解，得到子带期望信号；方法包括：将期望信号通过分析滤波器进行分解，得到子带相关信号；抽取子带相关信号，降低采样序列，得到子带期望信号。

6.根据权利要求1所述的基于自适应...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹凯丽，李承钢，王义飞，杨瑞，杜昭彬，刘文韬，尹晓红，林雪，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：