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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于复杂度驱动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：CN120610324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511106149.2，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权一种基于复杂度驱动的大地电磁信号噪声压制方法及系统是由李晋;王猜;洪典;邱宁;姜冬雨;叶靖琨;付甜;梁晴;周嘉志设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂度驱动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：本发明公开的一种基于复杂度驱动的大地电磁信号噪声压制方法及系统，该方法先计算信号段的复杂度特征CS，进而构建并训练基于多路径注意力残差去噪网络的降噪模型，该网络由多个结构异构的特征恢复模块并联，形成不同主支路，不同主支路分别设有浅层卷积模块CBL、通道结构建模模块MACNet和全局注意力建模模块DHVT，且每个主支路上均设有以复杂度特征CS为输入的复杂度感知门控单元，其输出信号协同含噪信号段输入所在主支路的特征恢复模块；该路径调度机制为各主支路上的复杂度感知门控单元的输出结果引导所在主支路的特征恢复模块是否参与数据处理；最后利用训练好的多路径注意力残差去噪网络对实测大地电磁信号进行降噪。

本发明授权一种基于复杂度驱动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：1.一种基于复杂度驱动的大地电磁信号噪声压制方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建样本库，构建用于模型训练的样本库并对样本信号进行分段处理，所述样本库至少包括含噪信号样本集与其对应的目标噪声轮廓样本集； S2：计算每一段含噪信号的复杂度特征CS，所述复杂度特征CS用于多路径注意力残差去噪网络中的路径调度机制，所述复杂度特征 CS 是局部变化率、频谱熵、稀疏度、能量密度、自相关性五个复杂度指标归一化结果； S3：构建并训练基于多路径注意力残差去噪网络的降噪模型，其中，含噪信号段及复杂度特征CS输入所述多路径注意力残差去噪网络； 所述多路径注意力残差去噪网络由多个结构异构的特征恢复模块并联，形成不同主支路，各主支路的输出协同输入输出层，进而输出降噪信号或噪声轮廓；不同主支路对应的所述特征恢复模块分别为浅层卷积模块CBL、通道结构建模模块MACNet和全局注意力建模模块DHVT，且每个主支路上均设有以所述复杂度特征CS为输入的复杂度感知门控单元，其输出信号协同含噪信号段输入所在主支路的特征恢复模块； 所述路径调度机制为各主支路上的所述复杂度感知门控单元的输出结果引导所在主支路的特征恢复模块是否参与数据处理，具体为： 基于所述复杂度感知门控单元输出的模块激活因子，按照硬激活策略自适应确定所在主支路的特征恢复模块是否参与数据处理； 所述复杂度感知门控单元的数学模型为：，其中， 与为权重与偏置常数，用于控制 sigmoid 函数的输出区间和响应曲线形状；为输入的复杂度特征； 所述硬激活策略为：若所在主支路的复杂度感知门控单元的模块激活因子大于或等于预设阈值，所在主支路的特征恢复模块被激活，参与数据处理；否则，不参与数据处理； S4：利用训练好的基于多路径注意力残差去噪网络的降噪模型对实测大地电磁信号进行降噪。

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