摘要
本发明提供了一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计方法,属于信号处理技术领域,包括:获取和预处理混合噪声正弦信号;滤波得到第一信号;运算获得自相关函数;计算第一信号的初步周期估计值,得到第一频率估计值;使用预先训练好的频率精细估计模型,输入所述第一信号的频谱特征和自相关峰值特征以及所述第一频率估计值,得到精细的频率估计值,记为第二频率估计值;对模型的最后M层进行优化,得到第一模型;继续优化得到第二模型;持续获取并在所述第二模型中输入新获得的所述第一信号频谱特征、自相关峰值特征以及第一频率估计值,以第二模型输出的结果作为该混合噪声正弦信号的最终频率估计值并输出。
技术关键词
学习估计方法
正弦信号频率
频谱特征
深度卷积神经网络模型
矩阵
字典学习算法
模型预训练
信号处理技术
信号信噪比
深度神经网络
机器学习模型
带通滤波器
噪声分量
参数
位置更新
周期