51、信号处理中的降噪与消噪技术

信号处理中的降噪与消噪技术

在信号处理领域，噪声是影响信号质量和信息提取的重要因素。有效地降低和消除噪声，对于提高信号处理的准确性和可靠性至关重要。本文将详细介绍几种常见的降噪和消噪技术，包括传感器连接优化、统计白化滤波、最优维纳滤波以及自适应信号处理技术等。

1. 传感器连接优化

在使用高阻抗传感器时，选择合适的电阻至关重要。对于 2 线制传感器，应选择与传感器阻抗匹配的电阻；对于 3 线制传感器（采用共漏 n 沟道 FET），则需匹配 FET 源电阻。这样可以最大化电缆屏蔽层内双绞线的电流，从而最小化干扰的相对强度。

同时，要避免不平衡的传感器连接。平衡传感器连接是指传感器的 (+) 和 (-) 信号与屏蔽层和地分离。电子工程师常常误解接地环路、电源和屏蔽的相关问题，而接地环路噪声干扰会影响传感器数据的准确性。为了将不平衡的传感器连接转换为平衡连接，可以使用变压器（如 XLR 型音频连接中使用的变压器）或仪表线驱动器。这些设备会创建传感器 (+) 信号的反相副本作为传感器 (-) 信号，并阻止电缆屏蔽层连接到传感器和地。

对于音频系统，变压器在大多数应用中能起到一定作用，但最佳解决方案是使用有源“直接盒”，它本质上是一个仪表放大器，可以使高输出阻抗传感器的电流增强。

2. 信号与噪声分离方法

信号和噪声分离通常有两种通用方法：统计白化滤波和最优维纳滤波。

2.1 统计白化滤波

统计白化滤波基于信号波形具有周期性的假设。通过抑制波形中的所有周期性分量，即“白化”波形，然后从原始波形中减去白化后的“残差”波形，可以增强周期性信号。这种方法常用于去除具有周期性信号分量的波形中