一种基于TFDDU-Net模型的白蚁声波信号智能去噪方法

本发明公开了一种基于TFDDU‑Net模型的白蚁声波信号智能去噪方法，该方法包括：采集白蚁声波信号样本数据；构建改进的生成对抗网络；采集环境噪声，加入到白蚁声波样本数据后输入生成器中，生成模拟白蚁声波信号数据集；采用TFDDU‑Net网络构建白蚁声波去噪模型；利用模拟白蚁声波信号数据集训练白蚁声波去噪模型；将待去噪的白蚁声波信号通过白蚁声波去噪模型，实现白蚁声波信号的去噪。本发明通过采用Unet++GAN架构，使得生成器能够恢复低频且复杂的白蚁声波信号，克服传统生成器在信号处理中的局限。设计三种损失函数和TFCAB模块有效提取并融合时频信号特征，提升了模型对复杂信号的鲁棒性，同时增强了去噪性能，确保了信号的细节和结构得到更好的保留。