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噪声相减降噪（Noise Subtraction）是一种常见的数字信号处理技术，用于降低或去除信号中的噪声成分。它通过从原始信号中减去估计得到的噪声信号来实现噪声的抑制。

噪声是非期望的、随机的信号成分，常常包含在我们所感兴趣的信号中。当我们希望获得清晰的音频、图像或语音等信息时，噪声是一个十分棘手的问题。噪声可以来源于环境、传感器本身的噪声或信号采集过程中的干扰等。

噪声相减降噪方法的基本思想是，在信号中包含噪声的情况下，使用一个已知或估计的噪声信号去抵消原始信号中的噪声成分。这需要先对噪声进行建模和估计，然后将估计得到的噪声信号从原始信号中减去。

下面是噪声相减降噪的基本步骤：

1、 噪声建模：需要建立对噪声的合理模型，以描述其统计特性和频谱分布。常见的模型包括高斯模型、白噪声模型等。可以通过对纯噪声信号进行采样和分析来估计噪声的特性。

2、 噪声估计：利用已知的或根据建模结果得出的噪声模型，对原始信号进行噪声估计。常见的估计方法包括基于频域分析的方法（如短时傅里叶变换）、基于自适应滤波器的方法（如LMS算法）等。

3、 噪声抑制：将估计得到的噪声信号从原始信号中相减，得到降噪后的信号。即使噪声模型与真实噪声不完全一致，通过适当的调整和改进，也能取得较好的降噪效果。

4、 信号重建：在经过噪声抑制后，可以对降噪后的信号进行进一步处理和重建，以提高信号的质量和清晰度。例如，可以使用插值算法填补降噪引起的信号损失，或者应用其他信号增强技术。

噪声相减降噪方法有很多应用场景。在音频方面，它可以用于语音增强、音乐信号去噪等；在图像方面，可以用于图像增强、视频去噪等；在通信领域，可以用于抑制信道噪声、提高通信质量等。