cbf波束成型的基础上使用clean算法，给出完整python代码

CBF（Codebook-Based Beamforming）是一种常见的波束形成技术，它通过预先计算并存储一组预编码向量，然后选择最合适的向量来聚焦信号。Clean算法则是用于去除阵列信号中的噪声的一种方法，它利用了空间域自相关的特性。

在基于CBF的Clean算法中，Python代码通常会包含以下几个步骤：

1. 导入必要的库

import numpy as np
from scipy.signal import lfilter

2. 定义CBF函数

def cbf(codebook, steering_vectors, data):
    # 估计加权系数
    weights = np.argmax(np.dot(data, steering_vectors.T), axis=0)
    
    # 应用预编码向量
    beamformed_data = np.dot(steering_vectors[weights], data)
    
    return beamformed_data

3. Clean算法（这里简化处理）

def clean_algorithm(clean_codebook, noisy_data, threshold=0.5):
    clean_weights = np.zeros_like(clean_codebook.shape[0])
    
    for i in range(len(clean_codebook)):
        filtered_signal = lfilter(*filter_design(clean_codebook[i]), noisy_data)
        if np.abs(filtered_signal).max() > threshold:
            clean_weights[i] = np.argmax(np.abs(filtered_signal))
            
    return clean_weights

4. 配置数组和数据

# 初始化波束形成矩阵、目标方向向量和输入数据
codebook = ...  # CBF码本
steering_vectors = ...  # 目标导向矢量
noisy_data = ...  # 噪声数据

# 清洁后的权重
clean_weights = clean_algorithm(clean_codebook, noisy_data)

# 最终的Clean-beamformed信号
clean_data = cbf(codebook, steering_vectors, noisy_data[clean_weights])

注意：上述代码简化了实际应用中的许多细节，如滤波器设计(filter_design)部分需要根据具体应用场景选择适当的滤波器。此外，`threshold`是一个阈值参数，可以根据噪声水平调整。