一种干扰背景下基于卷积神经网络的目标成分提取方法

本发明涉及目标成分提取技术领域，公开了一种干扰背景下基于卷积神经网络的目标成分提取方法，其中干扰背景下基于卷积神经网络的目标成分提取方法，包括生成器，G网络执行目标组件提取。G的输入是混合信号x和潜在表示z，表示环境噪声，是为了引入噪声n的分布特性，以便更快、更准确地得到xt＝x‑xj‑n；G的输出为纯净信号这里我们期望将混合信号x输入到网络中。该干扰背景下基于卷积神经网络的目标成分提取方法，通过建立回波模型，分析了干扰的变化特性和目标的稳定特性，然后，将抗干扰任务类比于语音信号分离任务进行建模，最后，设计网络结构和损失函数，完成对混合信号中目标成分的提取任务，同时本发明具体实时方式中的实验表明了所提方法的有效性。