结构噪声分离是一种在信号处理领域中常用的技术，它可以将原始信号中的结构成分与噪声成分有效地分离开来。

结构噪声分离的原理基于信号与噪声在频域上的特性差异。在许多实际应用中，信号通常具有一定的结构特点，而噪声则呈现出相对均匀、随机的特性。因此，通过分析信号与噪声在频域上的能量分布情况，可以区分两者，并实现分离。

1、 自适应滤波法：该方法利用信号与噪声在频域上的特性差异进行分离。通过对原始信号进行频谱分析，确定信号与噪声的频率范围。然后，设计一个自适应滤波器，将频谱范围内的信号增强，而将其他频率范围内的噪声减弱或抑制。

2、 小波变换法：小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同频率的子带。结构噪声分离可以利用小波变换将原始信号分解为多个子带，然后根据子带能量分布的特点进行噪声分离。一般情况下，结构成分往往集中在低频子带，而噪声则更多分布在高频子带。通过对子带进行阈值处理或其他滤波操作，可以实现结构噪声的有效分离。

3、 统计模型法：该方法基于信号与噪声的统计特性进行分离。建立信号与噪声的概率模型，并通过参数估计得到模型参数。然后，利用估计得到的参数，对原始信号进行大似然估计或贝叶斯推断，从而获得结构成分与噪声的估计结果。