CN116506267A - 滤波器系数确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种滤波器系数确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及通信技术领域，本发明在确定目标以太网通信系统中的滤波器系数时，先基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对滤波器进行训练，得到与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；然后基于多个初始滤波器系数，确定噪声功率；进而基于噪声功率从多个初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个目标滤波器系数启动相应目标抽头。如此在目标以太网通信系统中，基于噪声功率确定所需最少数量的目标抽头及其目标滤波器系数，实现了滤波器阶数的自适应调节，降低了数据传输的功耗。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其是涉及一种滤波器系数确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
背景技术
高速以太网通信技术在计算机网络中应用广泛，近年来随着新能源汽车的高速发展，新能源汽车的智能化程度越来越高。而新能源汽车的智能化依赖大量的传感器，智能化的新能源汽车（后简称智能汽车）装备的大算力芯片将各种传感器采集的数据进行融合计算，从而实现强大的感知能力。随着数据量的爆炸性增长，传感器数据的高速传输成为了非常关键的一环，而以太网通信技术在其中发挥重要作用。此外，智能汽车的单位功耗一直是制约新能源汽车取代传统汽车的瓶颈，因此，数据传输必须考虑低功耗设计。
发明内容
本发明的目的在于提供一种滤波器系数确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，以降低数据传输的功耗。
第一方面，本发明实施例提供了一种滤波器系数确定方法，包括：
基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对所述滤波器进行训练，得到与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，所述滤波器用于对所述目标以太网通信系统进行回波消除；
基于多个所述初始滤波器系数，确定噪声功率；
基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个所述目标滤波器系数启动相应所述目标抽头。
进一步地，所述滤波器的最大抽头数与所述滤波器的最大阶数对应；所述基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对所述滤波器进行训练，得到与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数，包括：
在所述目标以太网通信系统中，通过发射机传输空闲符号对最大阶数下的所述滤波器进行训练，得到所述滤波器收敛后的一组初始滤波器系数；其中，所述一组初始滤波器系数包括与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数。
进一步地，所述基于多个所述初始滤波器系数，确定噪声功率，包括：
对多个所述初始滤波器系数进行傅里叶变换，得到多个变换后系数；
基于预设的窗口长度，对多个所述变换后系数进行滑动平均处理，得到多个滑动平均后的变换后系数；
根据多个所述变换后系数和多个所述滑动平均后的变换后系数，计算得到噪声功率。
进一步地，所述基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，包括：
计算得到每个所述初始滤波器系数的功率；
从多个所述初始滤波器系数中筛选出功率超过所述噪声功率的多个目标滤波器系数。
进一步地，在所述基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头之后，所述滤波器系数确定方法还包括：
确定多个所述目标抽头中的最大序号；
根据所述最大序号，计算得到所述目标以太网通信系统的传输线长度。
进一步地，所述根据所述最大序号，计算得到所述目标以太网通信系统的传输线长度，包括：
通过如下公式计算得到所述目标以太网通信系统的传输线长度：
其中，表示所述最大序号，/>表示所述目标以太网通信系统对应的符号长度，表示光速。
进一步地，在所述基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头之后，所述滤波器系数确定方法还包括：
基于预设的自适应滤波算法，按照预设时间间隔对各个所述目标抽头的目标滤波器系数进行周期性更新。
第二方面，本发明实施例还提供了一种滤波器系数确定装置，包括：
训练模块，用于基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对所述滤波器进行训练，得到与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，所述滤波器用于对所述目标以太网通信系统进行回波消除；
第一确定模块，用于基于多个所述初始滤波器系数，确定噪声功率；
第二确定模块，用于基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个所述目标滤波器系数启动相应所述目标抽头。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行第一方面所述方法。
本发明实施例提供的滤波器系数确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，在确定目标以太网通信系统中的滤波器系数时，先基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对滤波器进行训练，得到与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，滤波器用于对目标以太网通信系统进行回波消除；然后基于多个初始滤波器系数，确定噪声功率；进而基于噪声功率从多个初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个目标滤波器系数启动相应目标抽头。如此在目标以太网通信系统中，基于噪声功率确定所需最少数量的目标抽头及其目标滤波器系数，实现了滤波器阶数的自适应调节，降低了数据传输的功耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种四线对千兆以太网的架构图；
图2为本发明实施例提供的一种滤波器系数确定方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种滤波器系数确定装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以太网通信技术在智能汽车中发挥了重要作用，而智能汽车的单位功耗一直是制约新能源汽车取代传统汽车的瓶颈，因此，数据的采集、传输以及计算都需要考虑低功耗设计。基于此，本发明实施例提供的一种滤波器系数确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可以对以太网通信系统进行自适应的均衡滤波器阶数调节，从而降低数据传输的功耗。需要说明的是，本发明实施例的应用领域并不限于新能源汽车，也适用于涉及以太网通信技术、有低功耗设计需求的其他领域。
本发明实施例可以但不限于适用于千兆以太网，如IEEE 802.3ab或者1000BASE-T。1000BASE-T使用5类双绞线（即CAT-5，包括由8根线构成的4个线对），传输距离为100m，采用全双工基带传输。
图1示出了一种四线对千兆以太网的架构图，图1中ECHO指回波，NEXT指Near-endCross Talk，即近端串扰，FEXT指Far-end Cross Talk，即远端串扰。如图1所示，1000BASE-T的传输速率是1000 Mb/s，通过4个线对发送和接收，每个线对的传输速率是250Mb/s，每个线对上基带信号的调制速率是125Mb/s，也即一个码元（码元为4进制）要携带2个比特信息。发射机发射的符号从四维5级符号中选择（即采用4D-PAM5-四电平2B1Q的编码方式，其中选择了±2V、±1V和0V电平来携带码元信息）。每个四维符号可以被视为从集合{2，1，0，–1，–2}中提取的一维五元符号的四元组（An，Bn，Cn，Dn），其中，n为时间序列的符号。在没有数据的情况下，传输空闲符号，空闲符号是代码组（即2，1，0，–1，–2）的子集，空闲符号中的每个符号被限制为集合{2，0，–2}，以改进同步。
千兆以太网有4个传输线对，作为一传输通道，每个线对包括发射和接收，以太网通信系统是一个全双工系统，也就是说以太网通信系统是同时发射和接收信号的，发射端（即发射机）发射的信号会叠加在接收端（即接收机）上，因此会对接收信号造成干扰，这里称之为回波（即ECHO）。ECHO对接收信号的干扰很大，因此可以采用基于LMS算法（LeastMean Square，最小均方算法）的自适应滤波器生成一个ECHO信号的副本，在信号进入解码器之前减去这个副本来抑制回波干扰，这就是典型的ECHO消除滤波器的作用。
对于1000BASE-T，在100米传输线上，ECHO消除滤波器的抽头数可能需要数百个，对于不同的线长，以及不同速率的系统（兼容100BASE和10BASE），ECHO消除滤波器需要的抽头数是不一样的，而ECHO消除滤波器系数可以在启动时通过发送IDLE符号（即空闲符号）进行训练，在训练到达收敛后才开始数据传输。本发明实施例提出了一种自适应的ECHO消除滤波器系数生成以及更新方式，在不知道传输线长度的情况下进行滤波器系数生成以及更新；还可以估计传输线长度，传输线长度可以为其他场景提供基础数据，如在其他场景下用于确定所需的最小抽头数；采用延迟更新的方式，达到降低功耗和缩短计算带来的时间延迟的效果。
为便于对本实施例进行理解，下面对本发明实施例所公开的一种滤波器系数确定方法进行详细介绍。
本发明实施例提供了一种滤波器系数确定方法，该方法可以由具有数据处理能力的电子设备执行。参见图2所示的一种滤波器系数确定方法的流程示意图，该方法主要包括如下步骤S102~步骤S106：
步骤S102，基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对滤波器进行训练，得到与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数。
其中，滤波器用于对目标以太网通信系统进行回波消除；滤波器的最大抽头数与滤波器的最大阶数对应，例如传输线长度为100m时，滤波器采用最大阶数256，最大抽头数为256。
在一些可能的实施例中，步骤S102可以通过如下过程实现：在目标以太网通信系统中，基于预设的自适应滤波算法，通过发射机传输空闲符号对最大阶数下的滤波器进行训练，得到滤波器收敛后的一组初始滤波器系数；其中，该一组初始滤波器系数包括与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数，自适应滤波算法可以但不限于为LMS算法。若最大抽头数为256，则初始滤波器系数的数量为256。
步骤S104，基于多个初始滤波器系数，确定噪声功率。
为了方便处理，可以对多个初始滤波器系数进行傅里叶变换，进而确定噪声功率。基于此，步骤S104可以通过如下过程实现：对多个初始滤波器系数进行傅里叶变换，得到多个变换后系数；基于预设的窗口长度，对多个变换后系数进行滑动平均处理，得到多个滑动平均后的变换后系数；根据多个变换后系数和多个滑动平均后的变换后系数，计算得到噪声功率。
步骤S106，基于噪声功率从多个初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个目标滤波器系数启动相应目标抽头。
可以先计算得到每个初始滤波器系数的功率，如h k的功率为|h k|2；然后从多个初始滤波器系数中筛选出功率超过噪声功率的多个目标滤波器系数。如此保留了有效的滤波器抽头，与实际的传输线长度相匹配，实现了滤波器阶数的自适应调节，缩短了数据传输的延迟时间和滤波时的计算时间，降低了计算功耗。
进一步地，本发明实施例还可以估计目标以太网通信系统的传输线长度：先确定多个目标抽头中的最大序号；再根据最大序号，计算得到目标以太网通信系统的传输线长度。估计出的传输线长度可以为其他场景提供基础数据，如在其他场景下可以基于传输线长度，直接确定所需的最小抽头数。
在一种可能的实现方式中，本发明实施例还提供了传输线长度的具体计算方式，即通过如下公式计算得到目标以太网通信系统的传输线长度：
其中，表示最大序号，/>表示目标以太网通信系统对应的符号长度，如1000BASE-T下，/>，/>表示光速，/>。
进一步地，本发明实施例还提供了目标滤波器系数的更新方式：基于预设的自适应滤波算法，按照预设时间间隔对各个目标抽头的目标滤波器系数进行周期性更新。其中，预设时间间隔可以根据实际需求设置，这里不做限定，例如预设时间间隔为4个符号长度；自适应滤波算法可以但不限于为LMS算法。这样采用延迟更新的方式（每间隔一段时间更新一次），达到了降低功耗和缩短计算带来的时间延迟的效果。
本发明实施例提供的滤波器系数确定方法，在确定目标以太网通信系统中的滤波器系数时，先基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对滤波器进行训练，得到与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，滤波器用于对目标以太网通信系统进行回波消除；然后基于多个初始滤波器系数，确定噪声功率；进而基于噪声功率从多个初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个目标滤波器系数启动相应目标抽头。如此在目标以太网通信系统中，基于噪声功率确定所需最少数量的目标抽头及其目标滤波器系数，实现了滤波器阶数的自适应调节，降低了数据传输的功耗。
为了便于理解，下面对上述滤波器系数确定方法的具体流程进行介绍。
1. 基于LMS算法的ECHO消除滤波器，寄存器最大为256（即ECHO消除滤波器的阶数为256）。
2. 在ECHO消除滤波器的训练阶段，发射机传输IDLE符号{-2，0，2}。
3. 根据MSE（Mean Square Error，均方误差）准则判断ECHO消除滤波器是否收敛。
4. 取收敛后某个采样时刻的ECHO消除滤波器系数。
5. FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）变换得到。考虑到FFT对于复数运算效率更高，这里可以采用实数调整策略，使得N点实数FFT运算使用N/2点的复数FFT运算以及N个复数乘法（如将256个实数/>的实数FFT运算转换为128个复数/>的复数FFT运算和256个复数乘法）。
6. 以长度的窗滑动平均/>，得到/>。例如，假设/>最大为15，第一个/>值不平均（即直接采用第1个/>值），第二个/>值基于第1、2和3个/>值进行平均，第三个/>值基于第1、2、3、4、5个/>值进行平均，接下来的4个/>值分别基于7、9、11、13个/>值进行平均，从第8个/>值开始窗长变为15。
7. 计算各点的噪声样本，若平滑后的值记作/>，则噪声值为/>。
8. 计算噪声功率：，其中，/>为/>的转置，/>表示求期望。
9. 根据帕塞瓦尔定理，时域频域能量守恒。因此，以为门限选择滤波器系数中功率超过门限的系数（即比较/>和/>的大小），假设为/>，记录在原序列中的序号/>。
10. 对于1000BASE-T，，其中光速/>，符号长度。
11. 估计传输线长度：。
12. 保留ECHO消除滤波器系数中的/>作为ECHO计算的系数，其余滤波器抽头关闭，以达到降低功耗和计算量的目的。
13. 以时间间隔为周期，基于LMS算法更新/>，其中，/>为预设的周期数。
14. 保存此测量得到线长（即传输线长度）对应的消除滤波器系数（其余线长值同样保留），作为其余场景的LMS训练初始值（即为其他场景提供基础训练数据）。
本发明实施例提出了一种基于DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）方案的自适应的ECHO消除滤波器系数生成以及更新方式，可以估计传输线的长度，确定所需的最小抽头数，以及采用延迟更新的方式达到降低功耗和缩短计算造成延迟的效果。
对应于上述的滤波器系数确定方法，本发明实施例还提供了一种滤波器系数确定装置。参见图3所示的一种滤波器系数确定装置的结构示意图，该装置包括：
训练模块201，用于基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对滤波器进行训练，得到与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，滤波器用于对目标以太网通信系统进行回波消除；
第一确定模块202，用于基于多个初始滤波器系数，确定噪声功率；
第二确定模块203，用于基于噪声功率从多个初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个目标滤波器系数启动相应目标抽头。
进一步地，滤波器的最大抽头数与滤波器的最大阶数对应；基于此，上述训练模块201具体用于：在目标以太网通信系统中，通过发射机传输空闲符号对最大阶数下的滤波器进行训练，得到滤波器收敛后的一组初始滤波器系数；其中，一组初始滤波器系数包括与最大抽头数对应的多个初始滤波器系数。
进一步地，上述第一确定模块202具体用于：对多个初始滤波器系数进行傅里叶变换，得到多个变换后系数；基于预设的窗口长度，对多个变换后系数进行滑动平均处理，得到多个滑动平均后的变换后系数；根据多个变换后系数和多个滑动平均后的变换后系数，计算得到噪声功率。
进一步地，上述第二确定模块203还用于：计算得到每个初始滤波器系数的功率；从多个初始滤波器系数中筛选出功率超过噪声功率的多个目标滤波器系数。
进一步地，上述滤波器系数确定装置还包括：
线长计算模块，用于确定多个目标抽头中的最大序号；根据最大序号，计算得到目标以太网通信系统的传输线长度。
进一步地，上述线长计算模块具体用于：通过如下公式计算得到目标以太网通信系统的传输线长度：
其中，表示最大序号，/>表示目标以太网通信系统对应的符号长度，/>表示光速。
进一步地，上述滤波器系数确定装置还包括：
更新模块，用于基于预设的自适应滤波算法，按照预设时间间隔对各个目标抽头的目标滤波器系数进行周期性更新。
本实施例所提供的滤波器系数确定装置，其实现原理及产生的技术效果和前述滤波器系数确定方法实施例相同，为简要描述，滤波器系数确定装置实施例部分未提及之处，可参考前述滤波器系数确定方法实施例中相应内容。
如图4所示，本发明实施例提供的一种电子设备400，包括：处理器401、存储器402和总线，存储器402存储有可在处理器401上运行的计算机程序，当电子设备400运行时，处理器401与存储器402之间通过总线通信，处理器401执行计算机程序，以实现上述滤波器系数确定方法。
具体地，上述存储器402和处理器401能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行前面方法实施例中所述的滤波器系数确定方法。该计算机存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种滤波器系数确定方法，其特征在于，包括：
基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对所述滤波器进行训练，得到与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，所述滤波器用于对所述目标以太网通信系统进行回波消除；
基于多个所述初始滤波器系数，确定噪声功率；
基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个所述目标滤波器系数启动相应所述目标抽头；
所述基于多个所述初始滤波器系数，确定噪声功率，包括：
对多个所述初始滤波器系数进行傅里叶变换，得到多个变换后系数；
基于预设的窗口长度，对多个所述变换后系数进行滑动平均处理，得到多个滑动平均后的变换后系数；
根据多个所述变换后系数和多个所述滑动平均后的变换后系数，计算得到噪声功率。
2.根据权利要求1所述的滤波器系数确定方法，其特征在于，所述滤波器的最大抽头数与所述滤波器的最大阶数对应；所述基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对所述滤波器进行训练，得到与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数，包括：
在所述目标以太网通信系统中，通过发射机传输空闲符号对最大阶数下的所述滤波器进行训练，得到所述滤波器收敛后的一组初始滤波器系数；其中，所述一组初始滤波器系数包括与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数。
3.根据权利要求1所述的滤波器系数确定方法，其特征在于，所述基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，包括：
计算得到每个所述初始滤波器系数的功率；
从多个所述初始滤波器系数中筛选出功率超过所述噪声功率的多个目标滤波器系数。
4.根据权利要求1所述的滤波器系数确定方法，其特征在于，在所述基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头之后，所述滤波器系数确定方法还包括：
确定多个所述目标抽头中的最大序号；
根据所述最大序号，计算得到所述目标以太网通信系统的传输线长度。
5.根据权利要求4所述的滤波器系数确定方法，其特征在于，所述根据所述最大序号，计算得到所述目标以太网通信系统的传输线长度，包括：
通过如下公式计算得到所述目标以太网通信系统的传输线长度L cable：
其中，M'表示所述最大序号，T s表示所述目标以太网通信系统对应的符号长度，c表示光速。
6.根据权利要求1所述的滤波器系数确定方法，其特征在于，在所述基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头之后，所述滤波器系数确定方法还包括：
基于预设的自适应滤波算法，按照预设时间间隔对各个所述目标抽头的目标滤波器系数进行周期性更新。
7.一种滤波器系数确定装置，其特征在于，包括：
训练模块，用于基于滤波器的最大抽头数，在目标以太网通信系统中对所述滤波器进行训练，得到与所述最大抽头数对应的多个初始滤波器系数；其中，所述滤波器用于对所述目标以太网通信系统进行回波消除；
第一确定模块，用于基于多个所述初始滤波器系数，确定噪声功率；
第二确定模块，用于基于所述噪声功率从多个所述初始滤波器系数中筛选出多个目标滤波器系数，并确定与每个所述目标滤波器系数对应的目标抽头，以按照各个所述目标滤波器系数启动相应所述目标抽头；
所述第一确定模块具体用于：对多个所述初始滤波器系数进行傅里叶变换，得到多个变换后系数；基于预设的窗口长度，对多个所述变换后系数进行滑动平均处理，得到多个滑动平均后的变换后系数；根据多个所述变换后系数和多个所述滑动平均后的变换后系数，计算得到噪声功率。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6中任一项所述的滤波器系数确定方法。
9.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-6中任一项所述的滤波器系数确定方法。
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