【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息通信，具體地，涉及一種寬帶噪聲自適應抑制的方法及系統。
技術介紹
1、任何信息獲取系統產生的輸出信號，都不可避免包含噪聲。噪聲來自信息獲取系統內外的各種噪聲源，一些特定的噪聲源會產生有專門特性、特征的噪聲，例如漂移噪聲，振動噪聲，毛刺噪聲等等，但是所有噪聲源產生的噪聲全部或者一部分組合成的噪聲，具有白噪聲或者準白噪聲的特點：具有隨機性，頻帶寬，幾乎占滿整個信號頻帶甚至更寬。這樣的寬帶噪聲通常具有平穩特性，例如只要系統的操作條件、環境狀態不變，它的均值和方差就保持不變。寬帶隨機噪聲是任何信息獲取系統產生的輸出信號中必然包含的噪聲成分，消除、抑制寬帶噪聲能夠提高信息獲取輸出的信噪比，顯著提高信息獲取的質量，這往往也是后續的信息應用，如測量、控制等等的必要保障。
2、根據信號估計理論，從疊加噪聲的信號(以下簡稱“原信號”)得到有用信號的最佳估計，需對原信號進行匹配濾波，也稱之為最優濾波。由于有用信號的自相關函數等特性往往是未知的，所以實際中一般采用自適應濾波方法，實現匹配濾波，得到有用信號的最佳估計。自適應濾波是根據目標函數，按照一個規則調整濾波器參數，使得自適應濾波器收斂到匹配濾波器。如果信號變化，使得目標函數的參數改變，自適應濾波器參數就會重新調整以收斂到新的匹配濾波器參數。在調整期間，自適應濾波器未收斂到最優濾波器，就起不到匹配濾波的作用，而且由于參數調整，還可能在濾波輸出中引入新的干擾。在信息獲取的輸出中，有用信號是未知的，即使噪聲是平穩的，有用信號的變化，往往會引起整個原信號的均值、方差等變化，
3、公開號為cn115842568a的中國專利文獻，公開了一種去干擾通信方法，包括：接收待處理信號，對所述待處理信號進行預處理，得到與待處理信號相對應的數字信號；對所述數字信號進行頻譜分析，以確定頻譜分析后的信號頻率最大值和信號頻率最小值間的信號帶寬；基于所確定的信號帶寬，進行寬帶噪聲干擾判斷和帶內噪聲干擾判斷，以進行去干擾處理；將經去干擾處理后的信號輸出。該專利不適用有用信號的頻譜信息未知的情形，而這是在傳感、測量等領域的典型情形；另外，該專利通過對頻譜分析后的數字信號進行干擾識別判斷，過程復雜且效率不高。
4、因此，需要一種寬帶噪聲自適應抑制的方法及系統。
技術實現思路
1、針對現有技術中的缺陷，本專利技術的目的是提供一種寬帶噪聲自適應抑制的方法及系統。
2、根據本專利技術提供的一種寬帶噪聲自適應抑制的方法，包括：
3、步驟s1：采集原信號；
4、步驟s2：以原信號中噪聲標準差的倍數作為閾值，將原信號分為兩類，令原信號按類別進行量化變換，得到量化變換值；
5、步驟s3：根據量化變換，計算量化變換的變換余量，將得到的變換余量值進行自適應濾波，得到量化誤差的最優估計值；
6、步驟s4：整合量化誤差的最優估計值與量化變換值，得到去噪后的有用信號。
7、優選的，所述步驟s1包括：
8、采集的原信號x(n)為：
9、x(n)＝s(n)+w(n)
10、s(n)是有用信號，w(n)是寬帶隨機噪聲，其中，噪聲的標準差為σ。
11、優選的，所述步驟s2包括：
12、步驟s2.1：計算原信號x(n)的差分值δ(n)：
13、δ(n)＝x(n)-x(n-1)
14、步驟s2.2：以標準差的倍數作為閾值，將原信號分為兩類；具體的，以方差的6倍為閾值6σ，使差分值的絕對值|δ(n)|與閾值進行比較6σ，當|δ(n)|≥6σ時，原信號為第一類，當|δ(n)|<6σ時，原信號為第二類；
15、步驟s2.3：針對不同的原始信號類別，對原信號以分辨率r為量化尺度進行不同的量化，得到量化變換值xq(n)，
16、具體的：
17、
18、其中，分辨率r為設定值。
19、優選的，所述步驟s3包括：
20、步驟s3.1：計算原信號x(n)量化變換的變換余量q(n)：
21、q(n)＝x(n)-xq(n)
22、步驟s3.2：量化誤差εs(n)是原信號x(n)量化變換與有用信號s(n)之間的誤差，為
23、εs(n)＝s(n)-xq(n)＝q(n)-w(n)；
24、步驟s3.3：對變換余量q(n)進行自適應濾波，得到量化誤差的最優估計值；
25、具體的，以q(n)作為參考信號，q(n-m)作為自適應濾波器的輸入信號，通過自適應濾波器，得到εs(n)的最優估計值
26、m為預設整數參數，為大于噪聲w(n)的自相關長度且小于有用信號s(n)的自相關長度的數值。
27、優選的，所述步驟s4包括：
28、根據變換余量q(n)和量化誤差的最優估計值得到去噪后的有用信號：
29、
30、根據本專利技術提供的一種寬帶噪聲自適應抑制的系統，包括：
31、模塊m1：采集原信號；
32、模塊m2：以原信號中噪聲標準差的倍數作為閾值，將原信號分為兩類，令原信號按類別進行量化變換，得到量化變換值；
33、模塊m3：根據量化變換，計算量化變換的變換余量，將得到的變換余量值進行自適應濾波，得到量化誤差的最優估計值；
34、模塊m4：整合量化誤差的最優估計值與量化變換值，得到去噪后的有用信號。
35、優選的，所述模塊m1包括：
36、采集的原信號x(n)為：
37、x(n)＝s(n)+w(n)
38、s(n)是有用信號，w(n)是寬帶隨機噪聲，其中，噪聲的標準差為σ。
39、優選的，所述模塊m2包括：
40、模塊m2.1：計算原信號x(n)的差分值δ(n)：
41、δ(n)＝x(n)-x(n-1)
42、模塊m2.2：以標準差的倍數作為閾值，將原信號分為兩類；具體的，以方差的6倍為閾值6σ，使差分值的絕對值|δ(n)|與閾值進行比較6σ，當|δ(n)|≥6σ時，原信號為第一類，當|δ(n)|<6σ時，原信號為第二類；
43、模塊m2.3：針對不同的原始信號類別，對原信號以分辨率r為量化尺度進行不同的量化，得到量化變換值xq(n)，
44、具體的：
45、
46、其中，分辨率r為設定值。
47、優選的，所述模塊m3包括：
48、模塊m3.1：計算原信號x(n)量化變換的變換余量q(n)：
49、q(n)＝x(n)-xq(n)
50、模塊m3.2：量化誤差εs(n)是原信號本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟S1包括：
3.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟S2包括：
4.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟S3包括：
5.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟S4包括：
6.一種寬帶噪聲自適應抑制的系統，其特征在于，包括：
7.根據權利要求6所述的寬帶噪聲自適應抑制的系統，其特征在于，所述模塊M1包括：
8.根據權利要求6所述的寬帶噪聲自適應抑制的系統，其特征在于，所述模塊M2包括：
9.根據權利要求6所述的寬帶噪聲自適應抑制的系統，其特征在于，所述模塊M3包括：
10.根據權利要求6所述的寬帶噪聲自適應抑制的系統，其特征在于，所述模塊M4包括：
【技術特征摘要】
1.一種寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟s1包括：
3.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟s2包括：
4.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟s3包括：
5.根據權利要求1所述的寬帶噪聲自適應抑制的方法，其特征在于，所述步驟s4包括：
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