基于深度学习与自适应滤波融合的信号处理方法

本发明公开了一种基于深度学习与自适应滤波融合的信号处理方法，包括以下步骤：S1、原始信号采集与预处理；S2、进行自适应滤波；S3、构建深度神经网络模型对滤波后的信号进行深度特征提取；S4、进行信号融合，消除干扰：S5、建立实时闭环反馈机制，进行动态参数调整；S6、进行端到端动态优化流程；S7、迭代更新与高置信度样本判断；S8、采用训练完成的自适应滤波模块和深度神经网络模型对新采集的信号进行处理，并通过信号融合生成重构信号。本发明通过将自适应滤波与深度神经网络有效融合，实现对复杂无线信号中多径效应、非线性噪声及瞬态干扰的精准抑制与高维特征提取，从而显著提升信号处理的精度、鲁棒性与实时性。