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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利智能示波器的多信息域智能测试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：CN119375528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411457322.9，技术领域涉及：G01R13/02；该发明授权智能示波器的多信息域智能测试方法是由杨扩军;明瑞渊;潘志翔;叶芃;黄武煌;张沁川;李承阳;赵禹;邱渡裕;王厚军;田书林设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能示波器的多信息域智能测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能示波器的多信息域智能测试方法，先在实时档下对待测信号进行采集并存入DDR中，再通过对DDR中的采集数据进行时频分析，并基于训练过的YOLO神经网络对时频图进行识别，得到时频事件的中心频率和Span参数，根据该参数自适应调节下变频器的混频频率和抽取倍率；通过下变频将采集信号的频谱搬移到基带，同时降低其采样率以实现更高的频率分辨率。

本发明授权智能示波器的多信息域智能测试方法在权利要求书中公布了：1.一种智能示波器的多信息域智能测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、设置数字示波器参数； 将待测信号输入至数字示波器，然后调节数字示波器的时基档和幅度档，将时基档调到实时档位，调整数字示波器的幅度档，使待测信号的幅度大于6格且不超出满屏； 2、采集待测信号； 在实时档下对待测信号进行采集，采集时长为T，然后将采集的数据存在DDR中； T＝DFs 其中，Fs为数字示波器的采样率，D为DDR的存储深度； 3、从DDR中读取采集数据生成二维时频图； 4、训练YOLO网络模型； 以每一张二维时频图作为YOLO网络模型输入，输出为二维时频图中时频事件的坐标x,y、区域w,h和信号类别，通过反复迭代训练得到训练后的YOLO网络模型； 5、时频图智能识别； 工控机从DDR中读取一组长度为L的采集数据生成一张二维时频图； 将二维时频图输入至训练后的YOLO网络模型，得到时频事件的坐标x,y、区域w,h和信号类别； 6、计算时频事件的中心频率fc和频率宽度Span； 7、更新数字示波器的参数； 将中心频率fc和频率宽度Span下发给下变频器，调整下变频器的混频频率为fc、抽取倍率为 8、将步骤2采集到的数据经过下变频器的下变频处理，将频谱搬移到了基带，采样率变为F's＝Span；再对下变频后的信号做1k点的FFT变换，得到信号的频谱，最后将频谱上传至显示器，并自动显示属于该信号类型的分析视图，分析视图包括频域分析、调制域分析和协议分析。

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