RU2776969C1 - Method for extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise - Google Patents
Method for extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise Download PDFInfo
- Publication number
- RU2776969C1 RU2776969C1 RU2021125144A RU2021125144A RU2776969C1 RU 2776969 C1 RU2776969 C1 RU 2776969C1 RU 2021125144 A RU2021125144 A RU 2021125144A RU 2021125144 A RU2021125144 A RU 2021125144A RU 2776969 C1 RU2776969 C1 RU 2776969C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- useful component
- input signal
- implementation
- random process
- signal
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 9
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract description 5
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000000873 masking Effects 0.000 abstract description 7
- 230000003595 spectral Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 6
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 230000005534 acoustic noise Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive Effects 0.000 description 1
- 230000000996 additive Effects 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000036039 immunity Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к области измерительной техники - к способам выделения полезного сигнала из входного сигнала, содержащего как полезный сигнал, так и шум. Оно может быть использовано в различных системах фильтрации сигнала в условиях априорной неопределенности.The invention relates to the field of measuring technology - to methods for extracting a useful signal from an input signal containing both a useful signal and noise. It can be used in various signal filtering systems under conditions of a priori uncertainty.
Известен способ адаптивного и согласованного подавления флуктуационных шумов и сосредоточенных помех, заключающийся в том, что по команде управления устанавливаются необходимые параметры каждой из М антенн приемника широкополосного сигнала (ШПС) и режимы обработки сигнала, далее выполняется многократное преобразование входного сигнала с помощью различных методов (преобразование несущей частоты выходного аналогового широкополосного радиосигнала каждой из М антенн на промежуточную частоту; аналого-цифровое преобразование выходного аналогового широкополосного сигнала каждой из М антенн; перенос на более низкую промежуточную частоту последовательности временных отсчетов оцифрованных с заданной тактовой частотой выходных аналоговых широкополосных сигналов на промежуточной частоте, принятых каждой из М антенн, в максимально возможной заданной полосе входного широкополосного сигнала; преобразование в частотную область текущих временных отсчетов очищенного от помех оцифрованного с заданной тактовой частотой выходного аналогового широкополосного сигнала на промежуточной частоте в сформированной рабочей полосе пропускания канала на соответствующей тактовой частоте путем применения процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ); преобразование во временную область текущих частотных отсчетов скорректированного спектра дополнительно очищенного от узкополосных помех оцифрованного с заданной тактовой частотой выходного аналогового широкополосного сигнала на промежуточной частоте в сформированной рабочей полосе пропускания канала на соответствующей тактовой частоте путем применения процедуры обратного быстрого преобразования Фурье (ОБПФ); цифроаналоговое преобразование очищенных от сосредоточенных во времени помех квадратурных составляющих дополнительно очищенного от узкополосных помех оцифрованного с заданной тактовой частотой выходного аналогового широкополосного сигнала на промежуточной частоте в сформированной рабочей полосе пропускания канала на текущей тактовой частоте; аналого-цифровое преобразование очищенных от сосредоточенных во времени помех квадратурных составляющих дополнительно очищенного от узкополосных помех оцифрованного с заданной тактовой частотой выходного аналогового широкополосного сигнала на промежуточной частоте в сформированной рабочей полосе пропускания канала на текущей тактовой частоте), затем используется бланкирование сосредоточенных во времени помех в квадратурных составляющих дополнительно очищенного от узкополосных помех оцифрованного с заданной тактовой частотой выходного аналогового широкополосного сигнала на промежуточной частоте в сформированной рабочей полосе пропускания канала на текущей тактовой частоте [1].A method is known for adaptive and coordinated suppression of fluctuation noise and concentrated interference, which consists in the fact that the control command sets the necessary parameters for each of the M antennas of the broadband signal receiver (BSS) and signal processing modes, then the input signal is converted multiple times using various methods (conversion carrier frequency of the output analog broadband radio signal of each of the M antennas to an intermediate frequency; analog-to-digital conversion of the output analog broadband signal of each of the M antennas; transfer to a lower intermediate frequency of a sequence of time samples digitized with a given clock frequency of the output analog broadband signals at an intermediate frequency received each of the M antennas, in the maximum possible given bandwidth of the input broadband signal; conversion to the frequency domain of the current time samples de-cluttered digitized with a given the output frequency of the analog broadband signal at an intermediate frequency in the generated operating bandwidth of the channel at the corresponding clock frequency by applying the Fast Fourier Transform (FFT) procedure; converting to the time domain the current frequency samples of the corrected spectrum, additionally cleared of narrow-band interference, digitized with a given clock frequency of the output analog broadband signal at an intermediate frequency in the generated operating bandwidth of the channel at the corresponding clock frequency by applying the inverse fast Fourier transform (IFFT) procedure; digital-to-analogue conversion of the quadrature components purified from noise concentrated in time of the additionally purified from narrow-band interference digitized with a given clock frequency of the output analog broadband signal at an intermediate frequency in the formed operating bandwidth of the channel at the current clock frequency; analog-to-digital conversion of the quadrature components cleared of time-concentrated interference of the additionally cleared of narrow-band interference digitized with a given clock frequency of the output analog broadband signal at an intermediate frequency in the formed operating bandwidth of the channel at the current clock frequency), then blanking of the time-concentrated interference in the quadrature components additionally cleared of narrow-band interference digitized with a given clock frequency of the output analog broadband signal at an intermediate frequency in the formed operating bandwidth of the channel at the current clock frequency [1].
Первый недостаток этого способа заключается в том, что для его реализации необходимо по команде управления установить необходимые параметры каждой из М антенн приемника ШПС и режимов обработки сигнала, что обуславливает необходимость предварительной настройки устройства, реализующего этот способ и, следовательно, снижает эффективность применения этого способа.The first disadvantage of this method is that for its implementation, it is necessary to set the necessary parameters for each of the M antennas of the NLS receiver and signal processing modes by the control command, which necessitates pre-configuration of the device that implements this method and, therefore, reduces the efficiency of this method.
Второй недостаток этого способа заключается в том, что этот способ предполагает многократное преобразование входного сигнала с помощью различных методов, что приводит к искажению формы полезного сигнала, повышению сложности устройства, реализующего этот способ и, следовательно, снижению эффективности применения этого способа.The second disadvantage of this method is that this method involves multiple conversion of the input signal using various methods, which leads to a distortion of the useful signal shape, an increase in the complexity of the device that implements this method and, consequently, a decrease in the efficiency of this method.
Третий недостаток этого способа заключается в том, что используется бланкирование сосредоточенных во времени помех в квадратурных составляющих дополнительно очищенного от узкополосных помех оцифрованного с заданной тактовой частотой выходного аналогового широкополосного сигнала на промежуточной частоте в сформированной рабочей полосе пропускания канала на текущей тактовой частоте, что, помимо искажения формы полезного сигнала, приводит к снижению помехоустойчивости приема сообщений при уровнях импульсной помехи, сравнимых с уровнем сигнала и, следовательно, снижению эффективности применения этого способа.The third drawback of this method is that it uses blanking of time-concentrated interference in the quadrature components of the output analog broadband signal digitized with a given clock frequency, additionally cleared of narrow-band interference, at an intermediate frequency in the formed operating bandwidth of the channel at the current clock frequency, which, in addition to distortion useful signal shape leads to a decrease in the noise immunity of receiving messages at levels of impulse noise comparable to the signal level and, consequently, to a decrease in the efficiency of this method.
Четвертый недостаток этого способа заключается в том, что он предполагает работу исключительно с цифровыми сигналами, что существенно ограничивает область применения этого способа.The fourth disadvantage of this method is that it involves working exclusively with digital signals, which significantly limits the scope of this method.
Известен также способ выделения полезного сигнала из шумов, заключающийся в фильтрации входного сигнала в области частот, соответствующих спектру полезного сигнала, отличающийся тем, что, по крайней мере, в одной из областей частот, лежащих за пределом спектра полезного сигнала, из входного сигнала выделяют путем фильтрации не менее одного дополнительного сигнала Uд, с помощью которого формируют компенсирующий сигнал Uк, выходной сигнал, Uвых, определяют как: Uвых=U1-UK, где U1 - сигнал, полученный в результате фильтрации входного сигнала в области частот, соответствующих спектру полезного сигнала [2].There is also known a method for extracting a useful signal from noise, which consists in filtering the input signal in the frequency range corresponding to the spectrum of the useful signal, characterized in that, at least in one of the frequency regions lying outside the spectrum of the useful signal, the input signal is isolated by filtering at least one additional signal U d , with which form a compensating signal U to , the output signal, U out , is defined as: U out =U 1 -U K , where U 1 is the signal obtained by filtering the input signal in the area frequencies corresponding to the useful signal spectrum [2].
Первый недостаток этого способа заключается в том, что он не учитывает возможность искажения формы полезного сигнала в результате реализации этого способа, а имеет своей целью улучшение только одного параметра (повышение отношения сигнал/шум), что существенно ограничивает область применения этого способа.The first disadvantage of this method is that it does not take into account the possibility of useful signal shape distortion as a result of the implementation of this method, but aims to improve only one parameter (increase in the signal-to-noise ratio), which significantly limits the scope of this method.
Второй недостаток этого способа заключается в том, что для его реализации коэффициенты передачи всех используемых фильтров должны быть заранее «выровнены» по максимальному значению коэффициента передачи, что обуславливает необходимость предварительной настройки устройства, реализующего этот способ и, следовательно, снижает эффективность применения этого способа.The second disadvantage of this method is that for its implementation, the gains of all used filters must be "aligned" in advance to the maximum value of the gain, which necessitates preliminary tuning of the device that implements this method and, therefore, reduces the efficiency of this method.
Третий недостаток этого способа заключается в том, что для его реализации необходимо использовать блок дополнительных фильтров, что повышает сложность устройства, реализующего этот способ и, следовательно, снижает эффективность применения этого способа.The third disadvantage of this method is that for its implementation it is necessary to use a block of additional filters, which increases the complexity of the device that implements this method and, therefore, reduces the efficiency of this method.
Известен также способ выделения полезной составляющей из входного сигнала, содержащего полезную составляющую и шум, заключающийся в фильтрации входного сигнала в области частот, соответствующей спектру полезной составляющей сигнала, отличающийся тем, что из входного сигнала выделяется корректирующий сигнал посредством определения периода следования точек во входном сигнале, которые не связаны с полезной составляющей сигнала, выполнении аппроксимации промежуточных значений, масштабировании корректирующего сигнала и итерационном вычитании корректирующего сигнала из входного сигнала [3].There is also known a method for extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise, which consists in filtering the input signal in the frequency range corresponding to the spectrum of the useful component of the signal, characterized in that a correction signal is extracted from the input signal by determining the repetition period of points in the input signal, which are not related to the useful component of the signal, performing an approximation of intermediate values, scaling the corrective signal, and iteratively subtracting the corrective signal from the input signal [3].
Этот способ выбран в качестве прототипа предложенного решения.This method was chosen as a prototype of the proposed solution.
Первый недостаток этого способа заключается в том, что период следования значений входного сигнала, которые не связаны с полезной составляющей сигнала, определяют для всего входного сигнала в целом, не учитывая при этом значение уровня квантования, что обуславливает огрубление результата и, следовательно, снижение эффективности применения этого способа.The first disadvantage of this method is that the repetition period of input signal values that are not related to the useful component of the signal is determined for the entire input signal as a whole, without taking into account the value of the quantization level, which leads to a coarsening of the result and, consequently, a decrease in the efficiency of the application. this method.
Второй недостаток этого способа заключается в том, что в качестве метода получения промежуточных значений корректирующего сигнала используется линейная аппроксимация и масштабирование, что обуславливает неточности в получении значений корректирующего результата, связанные с отсутствием гибкости в обработке, огрублении результата и, следовательно, снижение эффективности применения этого способа.The second disadvantage of this method is that linear approximation and scaling is used as a method for obtaining intermediate values of the corrective signal, which causes inaccuracies in obtaining the values of the corrective result due to the lack of flexibility in processing, coarsening the result and, consequently, reducing the efficiency of this method. .
Задача изобретения - повышение эффективности выделения полезной составляющей из входного сигнала, содержащего полезную составляющую и шум, которые находятся в одном и том же частотном диапазоне, за счет уменьшения или полного устранения искажения формы полезного сигнала одновременно с повышением отношения сигнал/шум.The objective of the invention is to increase the efficiency of extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise that are in the same frequency range, by reducing or completely eliminating the distortion of the useful signal shape simultaneously with increasing the signal-to-noise ratio.
Это достигается тем, что в способе выделения полезной составляющей из входного сигнала, содержащего полезную составляющую и шум (реализации случайного процесса), заключающемся в фильтрации входного сигнала, в области частот, соответствующей спектру полезной составляющей, для каждого уровня квантования во входном сигнале определяют период следования таких сечений реализации случайного процесса, которые не имеют отношения к полезной составляющей. С помощью этого периода, относительно начального сечения реализации случайного процесса, в качестве которого принимают сечение реализации случайного процесса в момент времени, соответствующий началу наблюдения входного сигнала, определяют такие сечения реализации случайного процесса, которые не имеют отношения к полезной составляющей. Найденные сечения используют в качестве маркера, центрального для области (окна), маскирующей временные области входного сигнала, соответствующие шуму. Совокупность найденных сечений для всех маскированных областей входного сигнала образует шум, с использованием которого реализуют метод вычитания спектров (спектрального вычитания) [4, 5] применительно к входному сигналу, выделяя, таким образом, полезную составляющую.This is achieved by the fact that in the method for extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise (implementation of a random process), which consists in filtering the input signal, in the frequency range corresponding to the spectrum of the useful component, for each quantization level in the input signal, the repetition period is determined such sections of the implementation of a random process that are not related to the useful component. With the help of this period, relative to the initial cross section of the implementation of the random process, which is taken as the cross section of the implementation of the random process at the time corresponding to the beginning of the observation of the input signal, such cross sections of the implementation of the random process are determined that are not related to the useful component. The found sections are used as a marker, central to the region (window), masking the temporal regions of the input signal corresponding to the noise. The set of found sections for all masked areas of the input signal forms noise, which is used to implement the method of subtracting spectra (spectral subtraction) [4, 5] in relation to the input signal, thus highlighting the useful component.
Способ выделения полезной составляющей из входного сигнала, содержащего полезную составляющую и шум, реализуется следующим образом. Входной сигнал пропускают через фильтр низких частот с граничной частотой ƒгр, соответствующей верхней граничной частоте полезной составляющей, и для каждого уровня квантования определяют период следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей с помощью выражения:A method for extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise is implemented as follows. The input signal is passed through a low-pass filter with a cutoff frequency ƒ gr corresponding to the upper cutoff frequency of the useful component, and for each quantization level, the repetition period of the sections of the implementation of the random process that are not related to the useful component is determined using the expression:
где:where:
Τi - период следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей для i-го уровня квантования;Τ i - the repetition period of the sections of the implementation of the random process, which are not associated with a useful component for the i-th level of quantization;
σ - среднеквадратичное отклонение входного сигнала;σ - standard deviation of the input signal;
ƒгр - верхняя граничная частота полезного сигнала;ƒ gr - upper limiting frequency of the useful signal;
Hi - значение i-го уровня квантования, для которого вычисляется значение периода следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей.H i - value of the i-th level of quantization, for which the value of the repetition period of the sections of the implementation of the random process, which are not associated with the useful component, is calculated.
Период следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей, определяют также (в качестве альтернативы) с помощью выражения:The repetition period of the sections of the implementation of a random process that are not associated with a useful component is also determined (as an alternative) using the expression:
Где:Where:
Τi - период следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей для i-го уровня квантования;Τ i - the repetition period of the sections of the implementation of the random process, which are not associated with a useful component for the i-th level of quantization;
Hi - значение i-го уровня квантования, для которого вычисляется значение периода следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей.H i - value of the i-th level of quantization, for which the value of the repetition period of the sections of the implementation of the random process, which are not associated with the useful component, is calculated.
Далее, используя найденные сечения реализации случайного процесса в качестве маркера, расположенного посередине маскирующего окна выполняют маскирование временных областей входного сигнала. Ширину маскирующего окна определяют с помощью выражения:Further, using the found sections of the implementation of the random process as a marker located in the middle of the masking window, masking of the time domains of the input signal is performed. The width of the masking window is determined using the expression:
где:where:
W - ширина маскирующего окна; W is the width of the masking window;
ƒд - частота дискретизации;ƒ d - sampling frequency;
K - масштабирующий коэффициент, значение которого определяют исходя из требуемой точности выделения полезной составляющей и имеющихся вычислительных ресурсов.K is a scaling factor, the value of which is determined based on the required accuracy of extracting the useful component and the available computing resources.
Совокупность всех найденных сечений реализации случайного процесса (для всех уровней квантования) образует шум, который далее используют для реализации метода вычитания спектра (спектрального вычитания) применительно к входному сигналу.The totality of all found sections for the implementation of a random process (for all quantization levels) forms noise, which is then used to implement the spectrum subtraction method (spectral subtraction) in relation to the input signal.
Как пример, рассмотрим в качестве входного сигнала аддитивную смесь синусоидального сигнала частотой 10 Гц (полезная составляющая) и белый шум (Фигура 1). Данный сигнал был записан на оборудовании, позволяющем получить шаг квантования, равный 0.1 мВ, следовательно, во входном сигнале в данном примере присутствует 20000 уровней квантования. Для каждого уровня квантования вычислим значение периода следования сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей, с помощью выражения (1) при условии, что ƒгр=10 Гц. Далее, используя найденный период в качестве временного лага, относительно начального сечения реализации случайного процесса в момент времени t=0 для каждого уровня квантования определяем местоположение сечений реализации случайного процесса, которые не связаны с полезной составляющей. Далее, используя найденные сечения реализации случайного процесса в качестве маркера, расположенного посередине маскирующего окна шириной в 10 мс, выполняем маскирование временных областей входного сигнала. Совокупность найденных сечений для всех выделенных областей входного сигнала образует шум, который будем использовать для реализации метода вычитания спектров (спектрального вычитания) (Фигура 2). В данном случае отношение сигнал/шум повысилось на 50% и при этом не наблюдается искажение формы сигнала, наоборот, на отдельных участках можно видеть, что форма результирующего сигнала приближается к форме идеального синусоидального сигнала (полезной составляющей).As an example, consider as an input signal an additive mixture of a 10 Hz sine signal (useful component) and white noise (Figure 1). This signal was recorded on equipment capable of producing a 0.1 mV quantization step, so there are 20,000 quantization levels in the input signal in this example. For each quantization level, we calculate the value of the repetition period of the cross sections of the implementation of the random process, which are not associated with the useful component, using expression (1) provided that ƒ gr =10 Hz. Further, using the found period as a time lag, relative to the initial cross section of the implementation of the random process at time t=0, for each quantization level, we determine the location of the cross sections of the implementation of the random process that are not associated with the useful component. Further, using the found sections of the implementation of the random process as a marker located in the middle of the masking window with a width of 10 ms, we mask the time domains of the input signal. The set of found sections for all selected areas of the input signal forms noise, which we will use to implement the method of subtracting spectra (spectral subtraction) (Figure 2). In this case, the signal-to-noise ratio has increased by 50% and there is no distortion of the signal shape, on the contrary, in some areas it can be seen that the shape of the resulting signal approaches the shape of an ideal sinusoidal signal (useful component).
Источники информации:Sources of information:
1. Патент РФ №2539573.1. RF patent No. 2539573.
2. Патент РФ №2480897.2. RF patent No. 2480897.
3. Патент РФ №2658171 - прототип.3. RF patent No. 2658171 - prototype.
4. S.F. Boll, «Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction», IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-27, April 1979, pp, 113-120.4.S.F. Boll, "Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction", IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-27, April 1979, pp. 113-120.
5. J.S. Lim and A.V. Oppenheim, «Enchancement and Bandwidth Compression of Noisy Speech», Proceedings of the IEEE, Vol. 67, No. 12, December 1979, pp. 1586-1604.5. J.S. Lim and A.V. Oppenheim, "Enchancement and Bandwidth Compression of Noisy Speech", Proceedings of the IEEE, Vol. 67, no. 12, December 1979, pp. 1586-1604.
Claims (12)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2776969C1 true RU2776969C1 (en) | 2022-07-29 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2807517C1 (en) * | 2023-05-31 | 2023-11-15 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method for extracting useful component from input signal containing useful component and noise |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5249150A (en) * | 1990-05-03 | 1993-09-28 | Landis & Gyr Betriebs Ag | Process and circuit to determine estimates of the instantaneous value of parameters of at least one sinusoidal signal with constant and known frequency which is an additive component of a measuring signal |
| RU2100903C1 (en) * | 1996-01-24 | 1997-12-27 | Владимир Васильевич Перьков | Method for compensation of inter-channel additive noise in receivers of amplitude- modulated, frequency and phase-manipulated signals and device which implements said method |
| RU2658171C2 (en) * | 2017-03-14 | 2018-06-19 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method of extracting useful component from input signal containing useful component and noise |
| RU2720329C2 (en) * | 2017-09-25 | 2020-04-28 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method of selecting a useful component from an input signal comprising a useful component and noise |
| CN112098723A (en) * | 2020-09-13 | 2020-12-18 | 中国人民解放军海军工程大学 | Same-frequency-based weak harmonic signal detection system and method |
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5249150A (en) * | 1990-05-03 | 1993-09-28 | Landis & Gyr Betriebs Ag | Process and circuit to determine estimates of the instantaneous value of parameters of at least one sinusoidal signal with constant and known frequency which is an additive component of a measuring signal |
| RU2100903C1 (en) * | 1996-01-24 | 1997-12-27 | Владимир Васильевич Перьков | Method for compensation of inter-channel additive noise in receivers of amplitude- modulated, frequency and phase-manipulated signals and device which implements said method |
| RU2658171C2 (en) * | 2017-03-14 | 2018-06-19 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method of extracting useful component from input signal containing useful component and noise |
| RU2720329C2 (en) * | 2017-09-25 | 2020-04-28 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method of selecting a useful component from an input signal comprising a useful component and noise |
| CN112098723A (en) * | 2020-09-13 | 2020-12-18 | 中国人民解放军海军工程大学 | Same-frequency-based weak harmonic signal detection system and method |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ТИХОНОВ В.И. Выбросы случайных процессов. М., изд-во "Наука", Главная редакция физико-математической литературы, 1970, с.8-9, гл.5. * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2807517C1 (en) * | 2023-05-31 | 2023-11-15 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method for extracting useful component from input signal containing useful component and noise |
| RU2812822C1 (en) * | 2023-06-05 | 2024-02-02 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method for extracting useful component from input signal containing useful component and noise |
| RU2814212C1 (en) * | 2023-09-11 | 2024-02-28 | Андрей Сергеевич Шалимов | Method of extracting useful signal from input signal containing useful signal and interference signal |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0809842B1 (en) | Adaptive speech filter | |
| RU2127454C1 (en) | Method for noise suppression | |
| US8160732B2 (en) | Noise suppressing method and noise suppressing apparatus | |
| EP1100077A2 (en) | Noise suppression apparatus | |
| CN109643554A (en) | Adaptive voice Enhancement Method and electronic equipment | |
| CN102176312A (en) | System and method for reducing burst noise through wavelet trapped wave | |
| US7917359B2 (en) | Noise suppressor for removing irregular noise | |
| CN109087657B (en) | Voice enhancement method applied to ultra-short wave radio station | |
| KR20020018625A (en) | Process and Apparatus for Eliminating Loudspeaker Interference from Microphone Signals | |
| RU2776969C1 (en) | Method for extracting a useful component from an input signal containing a useful component and noise | |
| US20090176449A1 (en) | Out-of-Band Signal Generator and Frequency Band Expander | |
| DE102022004042B4 (en) | Signal processing method and signal processing device | |
| CN117335772A (en) | Astronomical instantaneous interference suppression method | |
| CN110136734B (en) | Method and audio noise suppressor for reducing musical artifacts using nonlinear gain smoothing | |
| RU2800226C1 (en) | Method for extracting a useful signal from an input signal containing a useful signal and an interference signal | |
| RU2784582C1 (en) | Method for isolating the useful component from an input signal containing a useful component and noise | |
| KR100931487B1 (en) | Noisy voice signal processing device and voice-based application device including the device | |
| RU2658171C2 (en) | Method of extracting useful component from input signal containing useful component and noise | |
| CN108008360B (en) | Amplitude-weighted nonlinear frequency modulation waveform design method | |
| CN112069945A (en) | Identification method for time-varying frequency and damping ratio of engineering structure | |
| Upadhyay et al. | Single channel speech enhancement utilizing iterative processing of multi-band spectral subtraction algorithm | |
| JPH07146700A (en) | Pitch emphasizing method and device and hearing acuity compensating device | |
| RU2720329C2 (en) | Method of selecting a useful component from an input signal comprising a useful component and noise | |
| RU2395158C1 (en) | Digital signal filtration method | |
| RU2812822C1 (en) | Method for extracting useful component from input signal containing useful component and noise |