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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质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：CN117056680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310892526.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质是由任智祥;周阅;田永鸿设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质，涉及数据和信号处理技术领域，包括：生成低信噪比的模拟数据；对模拟数据中的混合信号进行预处理，得到训练数据；将第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、自注意力机制以及多层全连接神经网络进行融合，得到融合式深度神经网络；通过训练数据对融合式深度神经网络进行分步训练，得到具备降噪功能的目标模型；将低信噪比的真实数据输入目标模型，以使目标模型对真实数据进行降噪和信号探测，得到降噪和信号探测的处理结果。本申请能够对低信噪比数据进行精确地降噪和探测处理。

本发明授权数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.数据降噪与信号探测方法，其特征在于，包括： 生成低信噪比的模拟数据，其中，所述模拟数据包括多个混合信号，所述混合信号由噪声和纯净信号混合得到，所述纯净信号表示无噪声信号； 对所述模拟数据中的所述混合信号进行预处理，得到训练数据； 将第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、自注意力机制以及多层全连接神经网络进行融合，得到融合式深度神经网络； 通过所述训练数据对所述融合式深度神经网络进行分步训练，得到具备降噪功能的目标模型； 将低信噪比的真实数据输入所述目标模型，以使所述目标模型对所述真实数据进行降噪和信号探测，得到降噪和信号探测的处理结果； 其中，所述将第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、自注意力机制以及多层全连接神经网络进行融合，得到融合式深度神经网络，包括： 搭建所述第一卷积神经网络，以对所述混合信号执行特征信息的提取； 搭建所述自注意力机制与所述第二卷积神经网络的融合网络，以对所述混合信号进行降噪处理； 搭建所述多层全连接神经网络，以探测目标信号； 其中，所述通过所述训练数据对所述融合式深度神经网络进行分步训练，得到具备降噪功能的目标模型，包括： 将所述混合信号和所述纯净信号之间的均方误差作为损失函数，通过所述损失函数对所述融合式深度神经网络进行初始训练； 设定交替周期数，其中，所述交替周期数包括第一训练周期数、第二训练周期数，所述第一训练周期数、所述第二训练周期数均包括多个训练周期，每一训练周期表示所述训练数据中全部样本训练一次的过程； 在所述第一训练周期数内对所述融合式深度神经网络进行降噪训练，在所述第二训练周期数内对所述融合式深度神经网络进行探测训练； 基于所述交替周期数，交替进行降噪训练、探测训练； 使用优化器调整所述融合式深度神经网络的参数，使用学习率调整策略对所述融合式深度神经网络的学习率进行调整。

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