统计模型:基于统计模型的噪声消除方法通过建立目标信号和噪声信号之间的统计模型来进行噪声估计和消除。这些方法利用信号的统计特性进行噪声估计和消除,如使用高斯模型或混合高斯模型来描述信号和噪声的概率分布。
智能算法:智能算法,如神经网络、机器学习和深度学习等,被广泛应用于噪声消除。这些算法可以通过学习大量的训练数据来建立信号和噪声之间的映射关系,以实现高效的噪声消除。
噪声消除器的性能和效果取决于噪声的类型、强度和信号的特点。在实际应用中,噪声消除器常常与其他信号处理技术和算法结合使用,以提高噪声消除效果和保留目标信号的质量。