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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于WTD-PC-ViT的瞬变电磁信号去噪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：CN121386023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511972671.9，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权基于WTD-PC-ViT的瞬变电磁信号去噪方法是由林君;赵宇祺;张洋;胡薇设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WTD-PC-ViT的瞬变电磁信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WTD‑PC‑ViT的瞬变电磁信号去噪方法，属于地球物理电磁数据处理研究领域，该方法首先利用改进的小波阈值去噪WTD方法对含噪瞬变电磁信号进行初步去噪，降低随机噪声信号对网络训练的干扰；随后通过PC‑ViT深度神经网络进行多尺度特征提取与时序建模，实现对残余随机噪声的自适应抑制与有效信息的强化；本发明充分结合了小波分析的时频局部性与视觉Transformer结构的全局特征捕捉能力，显著提升了去噪后信号的信噪比，使输出结果更接近理想的真实信号，该方法具有较强的鲁棒性与泛化能力，以解决晚期瞬变电磁信号信噪比低，传统去噪方法难以对随机噪声进行有效压制的问题。

本发明授权基于WTD-PC-ViT的瞬变电磁信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WTD‑PC‑ViT的瞬变电磁信号去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构造改进的小波阈值去噪WTD阈值函数，所述改进的小波阈值去噪WTD阈值函数在阈值点处连续且可导； 步骤S2：设定基小波、阈值类型、小波分解层数，并将阈值函数设置为步骤S1中构造的所述改进的小波阈值去噪WTD阈值函数，利用该改进的小波阈值去噪WTD阈值函数对含随机噪声的瞬变电磁信号进行WTD预去噪，得到预去噪信号； 步骤S3：对步骤S2得到的所述预去噪信号进行归一化处理； 步骤S4：构造PC‑ViT神经网络模型，所述PC‑ViT神经网络模型按照信号处理顺序依次包括并行卷积神经网络层、注意力机制层、视觉Transformer层和线性映射层，所述并行卷积神经网络层用于对输入信号进行多尺度特征提取；所述注意力机制层用于对所述并行卷积神经网络层的输出进行全局上下文建模；所述视觉Transformer层用于对所述注意力机制层的输出进行深层时序特征建模；所述线性映射层用于将所述视觉Transformer层的输出映射并恢复为最终的去噪信号； 步骤S5：将步骤S3中归一化处理后的信号输入至步骤S4构造的所述PC‑ViT神经网络模型进行去噪处理，得到最终的去噪信号； 步骤S1中，所述改进的小波阈值去噪WTD阈值函数具体表示为： ； 其中为对应于第层第个小波的阈值函数；是原始小波系数；代表符号函数，用于保持信号的幅度方向不变；是阈值；是平滑调节因子，取值范围为。

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