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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种面向信号识别深度学习模型训练的数据增强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：CN115952434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211660707.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向信号识别深度学习模型训练的数据增强方法是由欧阳玫丹;张宇阳;解韦桐;冯佳;刘昊;李贵设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向信号识别深度学习模型训练的数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向信号识别深度学习模型训练的数据增强方法，该方法包括在电磁信号识别场景中，通过频谱可视化软件确定信号出联的频点及带宽并控制信号采集处理设备进行采集，获取实际信号的基带数据；将IQ基带数据根据信号的出现时间进行频域、时域提取等预处理操作，得到单信号基带时域波形数据；采用重采样、抖动变频、时域平移、增减噪声等手段，对时域波形数据进行数据增强扩充；将增强后的信号时域波形数据根据智能识别算法输入所需的长度进行切分或添补，形成定长信号时域数据样本集；最后，进行变换域变换，通过短时傅里叶变换将信号时域波形数据转换为时频矩阵数据。本发明能够有效提升信号识别深度学习算法性能。

本发明授权一种面向信号识别深度学习模型训练的数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种面向信号识别深度学习模型训练的数据增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：使用信号采集处理设备采集实际电磁环境下的基带信号样本数据； S2：对信号进行预处理，形成单信号时域样本集，并确认样本标签信息； S3：对单信号样本集进行多手段数据增强，形成扩充时域样本集，包括：采用信号重采样技术、频域抖动、时域抖动、人工加噪、人工去噪手段中的一种或多种，对信号基带IQ数据进行数据增强扩充并进行定长处理后，再通过特征域变换，采用短时傅里叶变换进行时频域的转换； S4：根据信号识别算法所需数据点数，对扩充时域样本集按信号属性进行切片或截取操作，形成定长时域样本集，包括：根据样本数据的采样点数与智能信号识别算法设定的输入所需的采样点数之间的关系，每一条样本数据需选择进行如下三种操作之一：1对数据点数大于算法输入所需5倍的数据样本进行定长切分，2对数据点数大于算法输入所需1倍且小于5倍的数据样本从起始点处进行定长截取，3对数据点数小于算法输入所需的数据样本先进行补零填充，获得算法所需的数据点数，再添加噪声，最终将所有扩充后的所有单信号、单突发时域波形数据样本转换为定长信号时域波形数据样本集； S5：根据信号识别算法输入时频图大小，对定长时域样本集进行短时傅里叶变换，形成可直接用于训练的数据增强后时域图像数据集，对处理后的定长信号时域波形数据样本集进行特征域变换，包括：采用短时傅里叶变换操作，对数据进行有重叠率的、从前往后的滑动窗操作，选择合适的窗函数限制窗内信号的时频域范围，计算每一时刻滑动窗内的信号功率谱；其中，FFT点数为1024，窗函数选取长度为256点的汉宁窗，重叠率设为0.5；根据滑动窗到达的先后次序，将计算得到的功率谱结果沿时间域进行拼接，形成二维时频矩阵即时频矩阵数据，拼接帧数为256帧，将信号时域波形数据转换为智能信号识别算法训练所需的时频矩阵数据，大小为。

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