본 예 에 따르 면 , 노이즈 제거 가 구현 되 어야 하 는 이미 징 스테이지 동안 , 하나 이상 의 검출 대역 이미 징 파형 에 대한 검출 대역 이미 징 어 레이 들 은 주로 노이즈 를 포함 하 고 , 동일 한 특징 추출 프로세스 를 통해 프로세싱 된다 . 각각 의 클래스 의 노이즈 패턴 들 에 대한 가중치 들 ( 또는 선험 확률 들 ) 을 할당 하 는 가중치 벡터 가 임의 로 획득 될 수 있 다 . 각각 의 패턴 의 반복 빈도수 는 노이즈 특성 화 스테이지 에서 생성 된 데이터베이스 ( 578 ) 로부터 또는 미리 저장 된 데이터베이스 로부터 로딩 될 수 있 다 . 각각 의 클래스 에 대한 가중치 는 , 그 패턴 의 반복 빈도수 , 그 패턴 이 이전 에 검출 된 시간 인 스턴스 , 및 그 패턴 이 이전 에 검출 된 확실 성 ( certainty ) 에 의존 하 도록 , 동적 으로 조정 될 수 있 다 . 검출 대역 이미 징 파형 으로부터 추출 된 특징 들 , 및 임의 로 클래스 가중치 들 은 , 검출 대역 이미 징 파형 에서 의 노이즈 패턴 을 식별 하 고 그 에 클 래스 를 할당 할 수 있 는 , 트레이닝 된 예측 모델 ( 노이즈 특성 화 스테이지 에서 트레이닝 됨 ) 에 또 다시 피드 된다 . 노이즈 클래스 에 대한 대응 하 는 상관 된 대역 내 노이즈 패턴 은 이어서 575 에서 의 데이터베이스 로부터 획득 되 며 , 여기 서 , 예 를 들 어 , 대역 내 노이즈 파형 패턴 들 및 각각 의 노이즈 클래스 에 대한 검출 대역 파형 패턴 들 의 특징 들 은 노이즈 특성 화 스테이지 동안 저장 될 수 있 다 ( 예컨대 , 대역 내 시간 파형 들 은 룩 업 테이블 에 저장 됨 ) . 클래스 비교 로부터 추출 된 대역 내 노이즈 파형 패턴 은 , 예 를 들 어 , 현재 노이즈 클래스 에 대한 모든 동시 발생 적 인 대역 내 노이즈 패턴 들 의 평균 , 또는 동시 발생 적 인 검출 대역 패턴 특징 들 이 , 예 를 들 어 , 최 근접 이웃 계산 을 통해 결정 된 , 현재 검출 대역 이미 징 어레이 의 특징 들 에 가장 가까운 , 대역 내 노이즈 패턴 일 수 있 다 . 이 동시 발생 적 인 패턴 은 이어서 노이즈 감소 된 대역 내 이미 징 파형 을 획득 하 기 위해 진폭 및 지연 조정 이후 에 입력 으로부터 감산 된다 .