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龍圖騰網獲悉湖南瑞儀卡電子科技有限公司申請的專利一種基于模式匹配的風速監測識別方法及系統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：CN120492951B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510978294.3，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權一種基于模式匹配的風速監測識別方法及系統是由董安;張曉姿;彭皓設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模式匹配的風速監測識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及風速監測技術領域，公開一種基于模式匹配的風速監測識別方法及系統，方法包括：將實時風速信號分解為穩態分量和瞬態分量，結合地形特征生成空間權重矩陣抑制局部干擾；基于信號能量分布和歷史匹配置信度動態分配匹配權重；從穩態和瞬態模式庫中匹配最優候選模式，計算綜合匹配度確定最終結果；對誤匹配瞬態信號特征進行增量學習更新；本發明通過時空特征解耦與動態權重分配的協同作用，有效克服復雜地形下風速信號失真問題，使模式匹配過程自適應聚焦關鍵特征，顯著提升監測精度。

本發明授權一種基于模式匹配的風速監測識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于模式匹配的風速監測識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 時空特征解耦步驟：將獲取的實時風速信號分解為表征長期趨勢的穩態分量和表征瞬時波動的瞬態分量，并根據風速監測點周圍的地形特征信息，生成用于抑制局部干擾對全局模式影響的空間權重矩陣； 動態權重分配步驟：基于所述穩態分量和瞬態分量的信號能量分布以及歷史匹配置信度，實時計算并分配所述穩態分量和瞬態分量在后續模式匹配過程中的匹配權重，其中，所述歷史匹配置信度根據當前模式在預設時間窗口內的匹配成功次數與總匹配次數的比值確定，即，且當所述歷史匹配置信度低于預設閾值時，觸發瞬態模式庫的增量學習更新； 模式庫匹配步驟：分別從預先構建的穩態模式庫和瞬態模式庫中匹配與所述穩態分量和瞬態分量最相似的候選模式，并結合所述空間權重矩陣，計算得到綜合匹配度，以確定最終的風速監測識別結果； 增量學習更新步驟：對于連續誤匹配的瞬態信號特征，提取其特征信息，并基于提取的特征信息對所述瞬態模式庫進行局部迭代更新，所述局部迭代更新包括將誤匹配時段內的瞬態信號特征與現有瞬態模式庫進行相似度比對，若相似度低于預設閾值則新增為獨立模式，否則合并至最近鄰模式，且所述穩態模式庫保持不變； 其中，在時空特征解耦步驟中，空間權重矩陣的生成方法包括：獲取所述風速監測點周圍預設距離范圍內的障礙物的高度信息與分布密度信息；基于所述障礙物的投影面積與當前風向之間的夾角，動態調整各方向風速信號的衰減系數，所述衰減系數與所述夾角成正相關關系。

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