融合卡尔曼滤波与神经网络的电场传感信号去噪方法

本申请提供一种融合卡尔曼滤波与神经网络的电场传感信号去噪方法，涉及信号去噪领域，该方法包括：基于第一频域信号进行反向传播训练得到循环神经网络RNN；接收第二频域信号进行特征提取得到第一特征向量，进行非线性失真建模生成第一失真观测信号；进行卡尔曼滤波状态估计得到第一估计状态；通过两层全连接网络将第一估计状态映射回信号空间，得到输出映射信号；通过逆短时傅里叶变换将输出映射信号从频域转换至时域，进行反归一化处理得到目标电场传感信号。本申请融合卡尔曼滤波和改进的循环神经网络进行联合优化，通过全连接网络估计捕捉电场传感器信号的非线性噪声特性，增强了非线性建模能力，实现对电场传感信号的高效高精度去噪。