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龙图腾网获悉江苏省环境监测中心申请的专利基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120354115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510837741.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法及系统是由宋兴伟;胡玲;花卫华;邵伟设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法及系统，具体涉及城市噪声自动监测领域，包括采集声压数据，并进行时间槽切片，从而通过特征加权分类、特征解耦迁移分离城市共性与特异特征，实现多城市噪声监测数据的动态分析演进。基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法及系统通过构建了时段特征与噪声模式的关联框架，精准捕捉了噪声时域与频域动态演变规律，有效降低了跨时段监测的区域性误判率；通过双重自适应机制，结合特征解耦迁移及增量学习，实现了跨时段、跨城市特征迁移与动态演进，显著减少了时段性误报的发生；通过形成自优化闭环，将被动修正转化为主动学习，解决了现有技术中人工介入频繁的痛点。

本发明授权基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时段分类的多城市噪声自动监测数据分析方法，其特征在于，包括： S1：通过多城市传感节点网络，获取噪声监测数据，所述噪声监测数据包括通过双模定位与高精度时钟同步获取的声压信号、与所述声压信号同步的毫秒级时间戳以及地理位置信息； S2：基于所述噪声监测数据执行时空特征提取操作，所述时空特征提取操作将所述声压信号按时间槽切片，并采用注意力机制生成含时间敏感权重与空间关联权重的动态时段指纹图谱； 生成动态时段指纹图谱，包括： 将所述噪声监测数据中连续的PCM波形数据对应的功率谱值以帧顺序组成功率谱矩阵，并输入时间切片卷积网络，获取时域特征、频域特征及压缩特征向量； 计算所述噪声监测数据中连续的PCM波形数据对应的功率谱值，具体表示为： 其中，表示为第帧的功率谱值，表示为Hamming窗对应的采样点的数量，表示为Hamming窗对应的采样点的索引，表示为第个采样点的信号值，表示为Hamming窗函数值，表示为离散傅里叶变换的基函数； 利用时间槽索引，通过可训练查找表生成时间槽嵌入向量； 集成注意力机制，基于时间槽嵌入向量，构建查询向量、键向量及值向量； 基于查询向量和键向量，计算注意力权重，具体表示为： 其中，表示为键向量的维度，表示为查询向量和键向量的转置的矩阵乘积； 通过注意力权重对值向量进行加权求和，获得时段敏感特征向量，具体表示为： 将所述压缩特征向量、所述时间槽索引、所述时段敏感特征向量及各城市对应的功率谱矩阵进行封装，形成动态时段指纹图谱； S3：对所述动态时段指纹图谱执行包含特征加权分类、特征解耦迁移、增量学习及异常反馈的噪声迭代分析； S4：持续执行跨城市节点间时钟对齐，并将时钟信号作为基础时序约束条件进行反馈调节。

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