Underwater Acoustic Signal Denoising Algorithms: A Survey of the State-of-the-art

本文全面回顾了水下声学信号去噪的最新进展，这是提高水下通信和监测系统可靠性和清晰度的关键领域。尽管该领域取得了显著进展，但水下环境的复杂性使得去噪过程面临着独特的挑战。我们首先概述了水下声学信号处理所面临的基本挑战，包括信号衰减、噪声变异以及环境因素的影响。然后，系统地分类和讨论了各种去噪算法，如传统的、分解基础的和基于学习的技术，重点介绍了它们的应用、优点和局限性。还回顾了评估指标和实验数据集。文章最后列出了一些未解决的问题和未来研究方向的建议，强调了需要开发更加稳健的去噪技术，以适应动态的水下声学环境。

水声信号去噪是提高水下通信和监测系统可靠性和清晰度的关键问题，本文旨在全面回顾最近在这一领域的研究进展。

本文系统地分类和讨论了各种去噪算法，包括传统、分解和学习算法，并强调了它们的应用、优点和局限性。

本文概述了水声信号处理面临的基本挑战，包括信号衰减、噪声变异和环境因素的影响。评估指标和实验数据集也得到了回顾。文章最后列出了一些开放性问题和未来研究方向的建议，强调了需要开发更加鲁棒的去噪技术以适应动态水声环境的需求。

最近的相关研究包括“Underwater Acoustic Signal Enhancement Based on Deep Learning with 1D and 2D Convolutional Neural Networks”、“A Review of Underwater Acoustic Sensor Networks”等。