使用错误预测过滤器过滤半已知信号

我正在设法正确地使用Wiener或错误预测过滤器来过滤数据。在我看来，这只是一个白化滤波器，所以当您要恢复的数据不是AWGN信号时，该如何使用？例如，我有一个信号有几个失真干扰信号-我可以在PSD上看到它们，但我不知道它们是a）静止的，b）它们具有什么特性。我可以使用类似Yule-Walker方程的方法来恢复整个信号的AR模型，但在这种情况下，我只想恢复干扰信号的模型，而不是我想恢复的部分。

我尝试实现一个自适应LMS陷波滤波器，参考信号是一个正弦波，但是对我来说却太窄了，不能很好地跟踪信号的频率变化。 />
我想我的基本问题是，如果我使用错误预测过滤器过滤实际数据，那么如何将数据部分与噪声部分分开？换句话说，我不想让整个信号变白，而只是让噪声部分变白。我想念什么？