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龍圖騰網獲悉鵬城實驗室申請的專利數據降噪與信號探測方法、裝置、系統及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117056680B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310892526.4，技術領域涉及：G06F18/15；該發明授權數據降噪與信號探測方法、裝置、系統及存儲介質是由任智祥;周閱;田永鴻設計研發完成，并于2023-07-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本數據降噪與信號探測方法、裝置、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種數據降噪與信號探測方法、裝置、系統及存儲介質，涉及數據和信號處理技術領域，包括：生成低信噪比的模擬數據；對模擬數據中的混合信號進行預處理，得到訓練數據；將第一卷積神經網絡、第二卷積神經網絡、自注意力機制以及多層全連接神經網絡進行融合，得到融合式深度神經網絡；通過訓練數據對融合式深度神經網絡進行分步訓練，得到具備降噪功能的目標模型；將低信噪比的真實數據輸入目標模型，以使目標模型對真實數據進行降噪和信號探測，得到降噪和信號探測的處理結果。本申請能夠對低信噪比數據進行精確地降噪和探測處理。

本發明授權數據降噪與信號探測方法、裝置、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.數據降噪與信號探測方法，其特征在于，包括： 生成低信噪比的模擬數據，其中，所述模擬數據包括多個混合信號，所述混合信號由噪聲和純凈信號混合得到，所述純凈信號表示無噪聲信號； 對所述模擬數據中的所述混合信號進行預處理，得到訓練數據； 將第一卷積神經網絡、第二卷積神經網絡、自注意力機制以及多層全連接神經網絡進行融合，得到融合式深度神經網絡； 通過所述訓練數據對所述融合式深度神經網絡進行分步訓練，得到具備降噪功能的目標模型； 將低信噪比的真實數據輸入所述目標模型，以使所述目標模型對所述真實數據進行降噪和信號探測，得到降噪和信號探測的處理結果； 其中，所述將第一卷積神經網絡、第二卷積神經網絡、自注意力機制以及多層全連接神經網絡進行融合，得到融合式深度神經網絡，包括： 搭建所述第一卷積神經網絡，以對所述混合信號執行特征信息的提取； 搭建所述自注意力機制與所述第二卷積神經網絡的融合網絡，以對所述混合信號進行降噪處理； 搭建所述多層全連接神經網絡，以探測目標信號； 其中，所述通過所述訓練數據對所述融合式深度神經網絡進行分步訓練，得到具備降噪功能的目標模型，包括： 將所述混合信號和所述純凈信號之間的均方誤差作為損失函數，通過所述損失函數對所述融合式深度神經網絡進行初始訓練； 設定交替周期數，其中，所述交替周期數包括第一訓練周期數、第二訓練周期數，所述第一訓練周期數、所述第二訓練周期數均包括多個訓練周期，每一訓練周期表示所述訓練數據中全部樣本訓練一次的過程； 在所述第一訓練周期數內對所述融合式深度神經網絡進行降噪訓練，在所述第二訓練周期數內對所述融合式深度神經網絡進行探測訓練； 基于所述交替周期數，交替進行降噪訓練、探測訓練； 使用優化器調整所述融合式深度神經網絡的參數，使用學習率調整策略對所述融合式深度神經網絡的學習率進行調整。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鵬城實驗室，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區興科一街2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。