CN116744180A - 信号处理方法和信号处理系统 - Google Patents

Abstract

描述了一种用于从数字输入信号选择性地去除噪声的信号处理方法。该方法包括以下步骤：接收被测设备的数字输入信号；确定对数字输入信号的噪声的DUT噪声贡献，其中DUT噪声贡献与源自被测设备的噪声相关联；将数字输入信号的噪声水平降低到所确定的DUT噪声贡献的噪声水平，从而获得噪声降低的输出信号；以及向测量应用提供噪声降低的输出信号以便进行另外的处理。此外，描述了一种信号处理系统。

Description

信号处理方法和信号处理系统

技术领域

本发明总体上涉及一种用于从数字输入信号中选择性地去除噪声的信号处理方法。本发明还涉及一种信号处理系统。

背景技术

噪声系数是对于表征操作中的被测设备(例如诸如用户终端设备或任何其他信号处理设备的通信设备)的行为来说感兴趣的度量。

如果对特定被测设备的噪声要求非常严格，也就是说，被测设备可能仅生成少量噪声以便通过某项测试，则测量设备本身生成的附加噪声可能高度相关。

降低信号链的整体噪声水平的降噪技术是已知的。然而，这些技术不在不同的噪声源之间进行区分，使得被测设备生成的噪声也可能无意地被降低。因此，无法利用这些技术精确测量被测设备的噪声系数。

解决这个问题的方法是使用具有特别低的固有噪声水平的高质量的测量仪器。然而，这种测量仪器相当昂贵。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种信号处理方法以及一种信号处理系统，该信号处理方法和信号处理系统允许对被测设备的噪声贡献进行成本有效的评估。

根据本发明，该问题通过一种用于从数字输入信号中选择性地去除噪声的信号处理方法来解决。该方法包括以下步骤：

-接收被测设备的数字输入信号；

-确定对数字输入信号的噪声的DUT噪声贡献，其中DUT噪声贡献与源自被测设备的噪声相关联；

-将数字输入信号的噪声水平降低到所确定的DUT噪声贡献的噪声水平，从而获得噪声降低的输出信号；以及

-向测量应用提供噪声降低的输出信号以便进行另外的处理。

根据本发明的信号处理方法基于从数字输入信号中选择性地去除噪声的思想，其中所去除的噪声源自除了被测设备之外的源。换句话说，来自不同于DUT本身的组件的噪声贡献被从数字输入信号中去除。然而，这不是通过现有技术中已知的噪声消除技术来实现的，而是通过将数字输入信号的噪声水平降低到与先前确定的DUT噪声贡献的噪声水平相对应的水平并且然后根据测量应用进一步处理噪声降低的输出信号来实现。

例如，所去除的噪声可能源自进行测量的测量仪器，或者来自信号链中的其他电子组件。

因此，数字输入信号的噪声水平显著降低，而由被测设备生成的噪声(即被测设备的噪声贡献)保留在噪声降低的输出信号中。

换句话说，噪声降低的输出信号对应于数字输入信号，但是除了被测设备的噪声贡献之外的全部噪声被去除。

因此，被测设备的噪声贡献仍然存在于噪声降低的输出信号中。

因此，测量应用可以被配置为基于噪声降低的输出信号来确定被测设备的噪声水平。由于所有其他噪声源已从数字输入信号中去除，因此可以以高精度确定被测设备的噪声水平。

因此，对于根据本发明的信号处理方法，不需要使用具有低固有噪声的昂贵的测量硬件。相反，可以使用更具成本效益的测量硬件，因为信号链中可能由测量硬件和其它电子组件生成的附加噪声被选择性地去除。

在此处和下文中，术语“测量应用”被理解为描述合适的硬件、合适的软件或被配置为具有特定的所描述的功能的硬件和软件的组合。

硬件尤其可以包括CPU、GPU、FPGA、ASIC或其他类型的电子电路。

DUT噪声贡献可以通过任何合适的技术来确定，特别是通过现有技术中已知的任何合适的技术。例如，可以使用授权的美国专利号US 10,761,134B2中描述的技术来确定DUT噪声贡献。

在执行根据本发明的信号处理方法的另外的步骤之前，可以在第一组测量中仅确定DUT噪声贡献一次。这个第一组测量的结果(即DUT噪声贡献)然后可以用于通过根据本发明的信号处理方法进行的任何其他测量。

根据本发明的一方面，数字输入信号包括IQ数据。因此，数字输入信号包括同相数据(I数据)和正交数据(Q数据)，使得数字输入信号包括幅度信息和相位信息。

因此，噪声降低的输出信号可以包括与数字输入信号的噪声水平相比具有降低的噪声水平的IQ数据。更准确地说，IQ数据的噪声水平被降低到所确定的DUT噪声贡献的噪声水平。

根据本发明的另一方面，将平均技术(averaging technique)应用于接收到的数字输入信号，以便降低噪声水平，从而获得初步的噪声降低的信号。通常，对数字输入信号的噪声贡献是正态分布的，也就是说，噪声贡献具有高斯函数的形状，特别是期望值为零的高斯函数的形状。通过适当地平均数字输入信号，噪声贡献至少部分抵消，使得总噪声水平被降低。

在本发明的实施例中，所确定的DUT噪声贡献被添加到初步的噪声降低的信号，以便获得噪声降低的输出信号。在初步的噪声降低的信号中，全部噪声贡献已经被至少部分地去除，而不管相应的噪声贡献的来源如何。当所确定的DUT噪声贡献被重新添加到初步的噪声降低的信号时，噪声降低的输出信号的噪声水平对应于DUT噪声贡献的噪声水平。

在本发明的另一实施例中，平均技术是IQ平化均技术。因此，数字输入信号包括同相数据(I数据)和正交数据(Q数据)，使得数字输入信号包括幅度信息和相位信息。由于应用于数字输入信号的IQ平均技术，初步的噪声降低的信号包括与数字输入信号的噪声水平相比具有降低的噪声水平的IQ数据。

类似于以上描述的实施例，所确定的DUT噪声贡献可以被添加到初步的的噪声降低的信号，以便获得的噪声降低的输出信号，使得的噪声降低的输出信号包括具有对应于DUT噪声贡献的噪声水平的噪声水平的IQ数据。

注意，以上提及的平均技术，特别是以上提及的IQ平均技术，本身在现有技术中是众所周知的。因此，在本公开中没有更详细地描述这些技术。

一般而言，I/Q平均是一种补偿和排除来自信号路径的所有成员(即源、DUT和信宿)的噪声贡献的方法。因此，不能再区分噪声源自哪里。因此，这种技术对于误差矢量幅度(EVM)测量是不可接受的，因为来自DUT的噪声贡献应包括在EVM测量中。

然而，如上所讨论那样，DUT的噪声贡献在当前操作点下是已知的。如上所提及那样，数字输入信号已经通过I/Q平均技术进行了处理，从而获得了初步的噪声降低的信号。之后，将先前确定的DUT噪声贡献添加到初步的噪声降低的信号，以便获得噪声降低的输出信号。DUT的噪声贡献的重新添加允许EVM测量。

先前确定的DUT噪声贡献可以被添加到I/Q平均的EVM测量中，或者甚至在I/Q数据被馈送到其他例如标准特定的基于I/Q的应用之前被添加到I/Q数据中。

本发明的另一方面提供了对数字输入信号应用平均技术，直到数字输入信号的噪声水平与DUT噪声贡献的噪声水平相匹配为止。换句话说，在噪声水平降至最小值之前，不会应用平均技术。替代地，平均技术仅应用足够长的时间，使得数字输入信号的噪声水平被降低到之前确定的DUT噪声贡献的噪声水平。这样，可以获得适当噪声水平的噪声降低的输出信号，而无需进行进一步的中间步骤。

可以从数字输入信号中减去初步的噪声降低的信号，从而获得总噪声信号。相应地，总噪声信号对应于数字输入信号，但是同时去除了想要的信号。注意，想要的信号也可以被称为“有用信号”。

特别地，利用加权因子或加权函数对总噪声信号进行加权，从而获得经加权的噪声信号。因此，总噪声信号可以借助于加权因子或借助于加权函数以某种方式被修改，如下文更详细描述的那样。

本发明的一方面提供了加权因子或加权函数取决于DUT噪声贡献。例如，可以选择加权因子或加权函数，使得经加权的噪声信号对应于DUT噪声贡献。

根据本发明的另外的方面，经加权的噪声信号被添加到初步的噪声降低的信号，以便获得噪声降低的输出信号。如上所述，可以选择加权因子或加权函数，使得经加权的噪声信号对应于DUT噪声贡献。因此，噪声降低的输出信号具有对应于DUT噪声贡献的噪声水平的噪声水平。换句话说，在噪声降低的输出信号中来自除了被测设备之外的所有源的噪声被去除。

特别地，所确定的DUT噪声贡献对应于高斯白噪声(whiteGaussian noise，WGN)分布。换句话说，DUT噪声贡献可以被建模为加性高斯白噪声。因此，DUT噪声贡献具有为零的时域平均值。

换句话说，DUT噪声贡献的噪声水平可以通过任何合适的技术来确定，如上所述。基于所确定的噪声水平，可以确定DUT噪声贡献(即高斯白噪声分布)的模型表示。

类似于以上描述的实施例，可以将高斯白噪声分布添加到初步的噪声降低的信号，以便获得噪声降低的输出信号。

在本发明的实施例中，基于所确定的DUT噪声贡献和/或基于噪声降低的输出信号来确定误差矢量幅度(EVM)。因此，测量应用可以被配置为基于DUT噪声贡献和/或基于噪声降低的输出信号来确定EVM。

如上所述，噪声降低的输出信号的噪声水平对应于DUT噪声贡献的噪声水平。因此，通过确定噪声降低的输出信号的EVM，可以以高精度确定被测设备的EVM，因为在所确定的EVM中不存在源自除了被测设备之外的电子组件的噪声的影响。

可替选地或附加地，针对DUT噪声贡献来校正EVM，使得EVM考虑DUT噪声贡献。例如，可以确定与数字输入信号相关联的EVM，并且可以基于所确定的实际DUT噪声贡献对其进行校正，使得从所确定的EVM中消除源自除了被测设备之外的电子组件的噪声的影响。

根据本发明，问题还通过信号处理系统解决。信号处理系统包括信号输入和分析模块。信号输入被配置为接收数字输入信号。分析模块被配置为处理和分析数字输入信号。信号处理系统被配置为执行以上描述的方法。

关于信号处理系统的优点和另外的特性，参考上面关于信号处理方法给出的解释，这也适用于信号处理系统，反之亦然。

在本发明的实施例中，信号处理系统被集成到测量仪器中。因此，提供了高度集成的信号处理系统。

根据本发明的一方面，测量仪器被建立为示波器，特别地建立为数字示波器、信号分析仪、矢量信号分析仪、频谱分析仪或矢量网络分析仪。

然而，应当理解的是，测量仪器可以被建立为任何其他合适的测量仪器。

附图说明

所要求保护的主题的前述个方面和许多伴随的优点将变得更容易理解，因为其参考以下结合附图进行的详细描述变得更好理解，在附图中：

-图1示意性地示出了根据本发明的第一变型的信号处理系统；

-图2示意性地示出了根据本发明的第二变型的信号处理系统；以及

-图3示出了根据本发明的信号处理方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图阐述的详细描述旨在作为对所公开主题的各种实施例的描述，而不旨在代表唯一的实施例，在附图中，相同的标号指代相同的元件。本公开中描述的每个实施例仅作为示例或说明提供，并且不应被解释为优选于或优于其他实施例。本文提供的说明性示例并不旨在是穷举性的或将所要求保护的主题限制到所公开的精确形式。

出于本公开的目的，短语“A、B和C中的至少一个”例如意味着(A)、(B)、(C)、(A和B)、(A和C)、(B和C)或(A、B和C)，当列出多于三个元素时包括所有另外的可能排列。换句话说，术语“A和B中的至少一个”通常是指“A和/或B”，即“仅A”、“仅B”或“A和B”。

图1示意性地示出了包括被测设备12和测量仪器14的信号处理系统10。

被测设备12可以被建立为被配置为生成电子信号的任何电子器件。

特别地，被测设备12可以是在Wi-Fi应用或5G应用中使用的电子组件。

在图1中示出的特定示例中，被测设备12被建立为具有输入端口16和输出端口18的双端口器件。

例如，被测设备12可以被建立为放大器，该放大器被配置为放大经由输入端口16接收的输入信号，并且经由输出端口18输出相对应的放大信号。

作为另一示例，被测设备12可以被建立为滤波器，该滤波器被配置为以预定的方式对经由输入端口16接收的输入信号进行滤波，并且经由输出端口18输出相对应的滤波信号。

然而，被测设备12也可以被建立为仅具有单个端口的单端口器件，或者被建立为具有多于两个端口，例如三个、四个或更多端口的多端口器件。

在没有一般性限制的情况下，假设被测设备12是双端口器件，如下图1和图2所示。

测量仪器14被建立为被配置为执行以下描述的功能的任何类型的合适的测量仪器。

例如，测量仪器14被建立为示波器，特别地建立为数字示波器、信号分析仪、矢量信号分析仪、频谱分析仪或矢量网络分析仪。

在图1中示出的示例性实施例中，测量仪器14包括信号输入20、分析模块22、矢量信号发生器24和信号输出26。

在此处和下文中，术语“模块”被理解为描述合适的硬件、合适的软件或被配置为具有特定功能的硬件和软件的组合。

硬件尤其可以包括CPU、GPU、FPGA、ASIC或其他类型的电子电路。

矢量信号发生器24被配置为生成测试信号，该测试信号经由测量仪器14的信号输出26被转发到被测设备12的输入端口16。

一般而言，测试信号是具有所限定的任意特性的数字信号。测试信号的确切特性取决于被测设备12以及取决于将在被测设备12上进行的测量的类型。

被测设备12处理测试信号，并基于测试信号生成数字输入信号。

信号输入20以信号传输的方式与被测设备12的输出端口18连接，特别地直接连接。

在本文和下文中，术语“以信号传输方式连接”被理解为表示被配置为在相应的器件或组件之间传输信号的基于线缆的连接或无线的连接。

信号输入20被配置为接收由被测设备12输出的数字输入信号。

注意，其他电子组件可以互连在被测设备12和信号输入20之间。

然而，在不限制一般性的情况下，在下文中假设被测设备12直接与信号输入20连接。

经由测量仪器14的信号输入端20接收的数字输入信号被转发到分析模块22，以便进行进一步处理，如将在下面更详细地描述的那样。

图2示出了信号处理系统10的第二变型，其中在下文中仅解释与以上描述的第一变型相比的不同之处。

与以上描述的变型相反，矢量信号发生器24没有集成到测量仪器14中，而是与测量仪器14分离地建立。

测量仪器14可以包括以信号传输方式连接到矢量信号发生器24的另外的信号输入28。

由矢量信号发生器24生成的测试信号可以通过另外的信号输入28被转发到分析模块22。

注意，可以利用以上描述的信号处理系统10进行多个另外的的测量设置。

虽然图1和图2中示出的设置与被测设备12的正向传输参数的测量相关联，但是设置可以容易地适用于反向传输测量、输入反射测量和/或输出反射测量。

不管特定实施例如何，信号处理系统10被配置为执行下面参考图3描述的信号处理方法。

由被测设备12生成的数字输入信号通过信号输入端20接收，并被转发到分析模块22(步骤S1)。

如上已经所提及那样，数字输入信号可以直接从被测设备12的输出端口18接收。

可替选地，数字输入信号可以从信号链中的另一电子组件接收，该信号链互连在被测设备12和信号输入20之间。

一般而言，数字输入信号可以被建立为任何类型的数字信号。

在不限制一般性的情况下，在下文中描述了特定的示例性情况，其中数字输入信号是包括IQ数据的IQ信号。

因此，数字输入信号包括同相数据(I数据)和正交数据(Q数据)，使得数字输入信号包括幅度信息和相位信息。

对数字输入信号的噪声的DUT噪声贡献被确定，其中DUT噪声贡献与源自被测设备12的噪声相关联(步骤S2)。

DUT噪声贡献可以通过任何合适的技术来确定，特别是通过现有技术中已知的任何合适的技术。例如，可以使用授权的美国专利号US 10,761,134B2中描述的技术来确定DUT噪声贡献。

在执行下文描述的信号处理的另外的步骤之前，可以在第一组测量中仅确定DUT噪声贡献一次。

这个第一组测量的结果(即DUT噪声贡献)然后可以用于通过下文描述的信号处理方法进行的任何其他测量。

将数字输入信号的噪声水平降低到所确定的DUT噪声贡献的噪声水平，从而获得噪声降低的输出信号(步骤S3)。

换句话说，从数字输入信号中选择性地去除源自除了被测设备12之外的全部源的噪声，使得噪声降低的输出信号的噪声水平对应于DUT噪声贡献的噪声水平。

这可以根据在下文中描述的多种不同变型来实现。

根据第一变型，对数字输入信号应用IQ平均技术，直到输入信号的噪声水平与DUT噪声贡献的噪声水平相匹配为止。

IQ平均技术本身在现有技术中是众所周知的，并且因此在此不再详细解释。

通常，应用这些平均技术直到噪声水平被降低到最小值为止。然而，这消除了所有噪声，而不管噪声的源如何。

由于知道在步骤S2中确定的DUT噪声水平，平均技术仅应用足够长的时间，使得数字输入信号的噪声水平被降低到DUT噪声贡献的噪声水平。这样，可以获得适当噪声水平的噪声降低的输出信号，而无需进行进一步的中间步骤。

根据第二变型，将IQ平均技术应用于数字输入信号，直到噪声水平被降低到最小值为止，从而获得初步的噪声降低的信号。

然后，可以将所确定的DUT噪声贡献添加到初步的噪声降低的信号，从而获得噪声降低的输出信号。

换句话说，根据第二变型，借助于IQ平均技术，从数字输入信号中(基本上)完全去除了噪声。之后，所确定的DUT噪声贡献被重新添加到初步的噪声降低的信号，使得噪声降低的输出信号的噪声水平对应于DUT噪声贡献的噪声水平。

所确定的DUT噪声贡献可以对应于高斯白噪声分布。换句话说，DUT噪声贡献可以被建模为加性高斯白噪声。

高斯白噪声分布被添加到初步的噪声降低的信号，以便获得噪声降低的输出信号。

根据第三变型，如上所述获得初步的噪声降低的信号。从数字输入信号中减去初步的噪声降低的信号，从而获得总噪声信号。

因此，总噪声信号对应于数字输入信号，但是其中去除了想要的信号(也称为“有用信号”)。

利用加权因子或加权函数对总噪声信号进行加权，从而获得经加权的噪声信号。

其中，基于所确定的DUT噪声贡献来确定加权因子或加权函数。

更准确地说，选择加权因子或加权函数，使得经加权的噪声信号对应于DUT噪声贡献。

将经加权的噪声信号添加到初步的噪声降低的信号，从而获得噪声降低的输出信号。

换句话说，根据第三变型，借助于IQ平均技术，从数字输入信号中(基本上)完全去除了噪声。之后，所确定的经加权的噪声信号被重新添加到初步的噪声降低的信号，使得噪声降低的输出信号的噪声水平对应于DUT噪声贡献的噪声水平。

总之，通过以上描述的变型中任何一个获得的噪声降低的输出信号具有对应于DUT噪声贡献的噪声水平的噪声水平。

噪声降低的输出信号被提供给测量应用，以便进行另外的处理(步骤S4)。

在此处和下文中，术语“测量应用”被理解为描述合适的硬件、合适的软件或被配置为具有特定的所描述的功能的硬件和软件的组合。

硬件尤其可以包括CPU、GPU、FPGA、ASIC或其他类型的电子电路。

特别地，测量应用被集成到分析模块22中。

可替选地，噪声降低的输出信号可以被提供给测量仪器14的另一模块，或提供给另一信号处理设备，诸如另一测量仪器或具有合适测量软件的计算设备。

借助于测量应用，基于噪声降低的输出信号和/或基于所确定的DUT噪声贡献来确定误差矢量幅度(EVM)(步骤S5)。

如上所述，噪声降低的输出信号的噪声水平对应于DUT噪声贡献的噪声水平。

因此，通过基于噪声降低的输出信号确定噪声降低的输出信号的EVM，可以以高精度确定被测设备12的EVM，因为在所确定的EVM中不存在源自除被测设备之外的电子组件的噪声的影响。

可选地，可以通过确定对误差矢量幅度的各个贡献，对所确定的误差矢量幅度执行附加检查(步骤S6)。

DUT噪声贡献导致总EVM的某一部分。然而，还存在对总EVM的另外的贡献，例如非线性、频率响应效应、记忆效应、频率偏移、I/Q不平衡、I/Q偏移、相位漂移、幅度下降或其任意组合。

对EVM的不同贡献可以通过任何合适的技术来确定，例如通过美国专利申请US2021/0 018 561A1中描述的技术。

由DUT噪声贡献引起的EVM的幅度可以与对EVM的其他贡献的幅度进行比较。

如果由DUT噪声贡献引起的EVM的幅度比其他贡献的幅度大得多，这可以是被测设备12故障或者DUT噪声贡献应该被重新评估的迹象。

作为基于噪声降低的输出信号来确定EVM的替代或补充，可以确定数字输入信号的总EVM，并且可以基于所确定的实际DUT噪声贡献来针对DUT噪声贡献对该总EVM进行校正。

换句话说，对EVM的总噪声贡献可以例如通过美国专利申请US 2021/0 018561A1中描述的技术来确定。

对EVM的总噪声贡献可以基于所确定的DUT噪声贡献来校正，即通过对应于DUT噪声贡献与总噪声之比的因子来校正。

经校正的EVM贡献然后可以与对EVM的其他贡献重新组合，使得重新组合的EVM已经针对源自除了被测设备12之外的电子组件的噪声进行了校正。

总之，与被测设备12相关联的EVM可以通过以上描述的信号处理方法来确定，其中由除了被测设备12之外的任何其他电子组件生成的噪声对EVM的影响被消除。

本文公开的某些实施例(特别是相应(多个)模块和/或(多个)单元)利用电路系统(例如，一个或多个电路)以便实施本文公开的标准、协议、方法或技术、可操作地耦接两个或更多个组件、生成信息、处理信息、分析信息、生成信号、编码/解码信号、转换信号、传输和/或接收信号、控制其他设备等。可以使用任何类型的电路系统。

在实施例中，电路系统特别包括一个或多个计算设备(诸如处理器(例如，微处理器)、中央处理器(CPU)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)、片上系统(system on a chip，SoC)等或其任意组合，并且可以包括分立的数字或模拟电路元件或电子期间或其组合。在实施例中，电路系统包括硬件电路实施方式(例如，模拟电路系统中的实施方式、数字电路系统中的实施方式等及其组合)。

在实施例中，电路系统包括电路和计算机程序产品的组合，这些计算机程序产品具有存储在一个或多个计算机可读存储器上的软件或固件指令，这些软件或固件指令一起工作以使设备执行本文描述的一个或多个协议、方法或技术。在实施例中，电路系统包括需要软件、固件等以便进行操作的电路，例如微处理器或微处理器的一部分。在实施例中，电路系统包括一个或多个处理器或其部分以及伴随的软件、固件、硬件等。

本申请可以引用数量和数目。除非特别说明，否则这些数量和数目不应被认为是限制性的，而是与本申请相关的可能数量或数目的示例。同样在这方面，本申请可以使用术语“多个”来指代数量或数目。在这方面，术语“多个”是指多于一个的任何数字，例如，两个、三个、四个、五个等。术语“大约”、“近似”、“接近”等是指所陈述的值的正负5％。

Claims (15)

1.一种用于从数字输入信号中选择性地去除噪声的信号处理方法，其中所述方法包括以下步骤：

接收被测设备的数字输入信号；

确定对所述数字输入信号的噪声的DUT噪声贡献，其中所述DUT噪声贡献与源自所述被测设备的噪声相关联；

将所述数字输入信号的噪声水平降低到所确定的DUT噪声贡献的噪声水平，从而获得噪声降低的输出信号；以及

向测量应用提供所述噪声降低的输出信号以便进行另外的处理。

2.根据前述权利要求中任一项所述的信号处理方法，其中平均技术被应用于接收到的数字输入信号，以便降低噪声水平，从而获得初步的噪声降低的信号。

3.根据权利要求2所述的信号处理方法，其中所确定的DUT噪声贡献被添加到初步的噪声降低的信号，以便获得所述噪声降低的输出信号。

4.根据权利要求2或3所述的信号处理方法，其中所述平均技术是IQ平均技术。

5.根据权利要求2所述的信号处理方法，其中所述平均技术被应用到所述数字输入信号，直到所述输入信号的噪声水平与所述DUT噪声贡献的噪声水平相匹配为止。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的信号处理方法，其中所述初步的噪声降低的信号被从所述数字输入信号中减去，从而获得总噪声信号。

7.根据权利要求6所述的信号处理方法，其中利用加权因子或加权函数对总噪声信号进行加权，从而获得经加权的噪声信号。

8.根据权利要求7所述的信号处理方法，其中所述加权因子或所述加权函数取决于所述DUT噪声贡献。

9.根据权利要求7或8所述的信号处理方法，其中所述经加权的噪声信号被添加到所述初步的噪声降低的信号，以便获得所述噪声降低的输出信号。

10.根据前述权利要求中任一项所述的信号处理方法，其中所确定的DUT噪声贡献对应于高斯白噪声分布。

11.根据前述权利要求中任一项所述的信号处理方法，其中基于所述确定的DUT噪声贡献和/或基于所述噪声降低的输出信号来确定误差矢量幅度(EVM)。

12.根据权利要求11所述的信号处理方法，其中针对所述DUT噪声贡献来校正所述EVM，使得所述EVM考虑所述DUT噪声贡献。

13.一种信号处理系统，所述信号处理系统包括信号输入和分析模块，

其中所述信号输入被配置为接收数字输入信号，

其中所述分析模块被配置为处理和分析所述数字输入信号，

其中所述信号处理系统被配置为执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。

14.根据权利要求13所述的信号处理系统，其中所述信号处理系统被集成到测量仪器中。

15.根据权利要求14所述的信号处理系统，其中所述测量仪器被建立为示波器，特别地建立为数字示波器、信号分析仪、矢量信号分析仪、频谱分析仪或矢量网络分析仪。