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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制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：CN120162531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510645296.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法及系统是由李晋;姜冬雨;王猜;叶靖琨;綦群斌;梁晴;周嘉志设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法及系统，构建了全新的CLR‑MLPAE网络模型，用于大地电磁信号降噪，该CLR‑MLPAE模型引入了一种时序特征增强机制，通过对输入信号进行时间块处理以及异常标识，使其在特征提取阶段能够保留关键的信息；此外，构建的神经网络采用CMLP‑mixer编码器以及采用自适应转置卷积的解码器，用SVD矩阵分解融合全连接层，从而实现编码器的低秩转换，有效提取特征信息，实现高效特征压缩；进一步通过在解码器中根据输入的数据特征或者学习到的模式，自适应调整转置卷积核的大小、权重分布，最终提高了网络的计算速度，保证了降噪效果。

本发明授权基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征收缩和扩张的大地电磁信号噪声压制方法，其特征在于：构建基于CLR-MLPAE神经网络的信噪映射模型，用以对大地电磁信号进行噪声压制，所述方法包括如下步骤： 数据集构建，构建大地电磁信号的含噪样本以及训练标签，所述训练标签定义为噪声轮廓或降噪的大地电磁信号； 模型训练，利用构建的数据集，将含噪样本输入CLR-MLPAE神经网络进行训练得到信噪映射模型； 实测信号降噪，将待降噪的大地电磁实测信号输入所述信噪映射模型得到噪声轮廓或降噪的大地电磁信号，所述实测信号减去噪声轮廓为降噪的大地电磁信号； 其中，所述CLR-MLPAE神经网络是设有基于低秩转换的CLR-MLP-Mixer编码器和解码器以实现特征收缩与扩张的网络，所述CLR-MLP-Mixer编码器在并行的空间混合编码器和时间混合编码器中均引入实现低秩转换的SVD矩阵-全连接层，用以替代原MLP-Mixer编码器中的全连接层且增设卷积层，所述SVD矩阵-全连接层是将全连接层嵌入SVD矩阵分解算法的序列降维和序列升维操作之间； 所述解码器为基于自适应的转置卷积的解码器，由自适应的转置卷积层、批归一化层、激活函数构成，数学模型表示为： 式中，代表的是经过转置卷积运算之后的结果；代表进行转置卷积操作； stride代表步幅大小，代表CLR-MLP-Mixer编码器的concat层的输出； 其中，按照如下规则自适应调整转置卷积核的大小： 若，；否则，按照下述公式调整转置卷积核的大小： 式中，是第轮训练之后卷积核的大小，代表第轮训练之后输出与真实值 之间的均方误差，是卷积核大小的调整步长，是损失变化的阈值，用于判断是否继续 调整。

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