中国科学院国家空间科学中心白超平获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于离散-连续小波的双通道数据融合带电粒子种类鉴别系统及方法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：CN120011962B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510009803.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于离散-连续小波的双通道数据融合带电粒子种类鉴别系统及方法是由白超平;张鑫;王子婷;张帅;常远设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于离散-连续小波的双通道数据融合带电粒子种类鉴别系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于离散‑连续小波的双通道数据融合带电粒子种类鉴别系统及方法，所述系统包括：信号离散‑连续小波处理与特征提取模块，用于对带电粒子在传感器中产生的原始脉冲波形信号进行预处理，提取不同层次的时频信息，得到多尺度分解特征和时频图；和多尺度多通道深度学习架构模块，用于将所述多尺度分解特征和时频图，输入训练好的深度学习网络，通过多通道特征融合，实现对带电粒子的种类鉴别。本申请的优势在于：能够全面捕捉粒子波形的细微特征和整体分布规律，从而大幅提升对轻重离子及同质异位素的分类精度；在多粒子背景和噪声干扰环境下表现出色；为模型优化和波形采集提供了科学依据。
本发明授权一种基于离散-连续小波的双通道数据融合带电粒子种类鉴别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于离散-连续小波的双通道数据融合带电粒子种类鉴别系统，其特征在于，所述系统包括： 信号离散-连续小波处理与特征提取模块，用于对带电粒子在传感器中产生的原始脉冲波形信号进行预处理，提取不同层次的时频信息，得到多尺度分解特征和时频图；和 多尺度多通道深度学习架构模块，用于将所述多尺度分解特征和时频图，输入训练好的深度学习网络，通过多通道特征融合，实现对带电粒子的种类鉴别； 所述提取不同层次的时频信息，得到多尺度分解特征和时频图，包括： 对预处理后数据进行离散小波变换，对输入信号进行多层次分解，对分解后的多层数据采用线性插值，得到多个固定长度的一维能量信号和一维电流信号； 对预处理后数据进行连续小波变换，对输入信号进行时频分析，得到固定尺寸的能量信号时频图和电流信号时频图。
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