一种基于DAE的多源噪声去除方法及系统

本发明涉及信号处理与人工智能交叉技术领域，具体涉及一种基于DAE的多源噪声去除方法及系统，步骤一.多源噪声与纯净信号的数据采集与特征提取；步骤二.基于特征分析的去噪识别知识库构建；步骤三.基于知识库的深度去噪自编码器模型构建；步骤四.深度去噪模型的混合损失函数引导的分层训练与优化；步骤五.目标信号的去噪处理与基于判别模型的输出评估；本发明通过集成电磁、遥感及生物信号等多领域噪声数据，并采用动态混合策略与数据增强技术，构建了高度模拟真实环境的训练集，独特的跨场景适配模块能够针对不同应用场景的信号特性进行自适应调整，解决了传统方法场景适应性差的痛点。