Wiener-Filter-basierte Signalwiederherstellung mit gelernter Signal-zu-Rausch-Verhältnis-Abschätzung

Die Offenbarung betrifft ein Verfahren zur Wiener-Filter-basierten Signalwiederherstellung, mit den Verfahrensschritten: Empfangen eines Signals (g); Abschätzen eines Signal-zu-Rausch-Verhältnisses für einen Wiener-Filter-basierten Wiederherstellungsalgorithmus (v) durch einen mittels eines maschinellen Lernverfahrens gewonnenen Verarbeitungsalgorithmus (ϕ), in Abhängigkeit einer für das empfangene Signal berechneten spektralen Leistungsdichte; und Erzeugen eines wiederhergestellten Signals (ŝ) aus dem empfangenen Signal (g) und dem für den Wiener-Filter-basierten Wiederherstellungsalgorithmus (v) abgeschätzten Signal-zu-Rausch-Verhältnis mittels des Wiener-Filter-basierten Wiederherstellungsalgorithmus' (v) um die filterbasierte Signalwiederherstellung, insbesondere das Ergebnis einer Wiener-Filter-basierten-Signalwiederherstellung zu verbessern.

The disclosure relates to a method for Wiener-filter-based signal restoration, comprising the following method steps: receiving a signal (g); estimating a signal-to-noise ratio for a Wiener-filter-based restoration algorithm (v) by a processing algorithm (φ) obtained by means of a machine learning processing, depending on a spectral power density calculated for the received signal; and generating a restored signal (ŝ) from the received signal (g) and from the signal-to-noise ratio estimated for the Wiener-filter-based restoration algorithm (v) by means of the Wiener-filter-based restoration algorithm (v) in order to improve the filter-based signal restoration, in particular the result of a Wiener-filter-based signal restoration.