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龙图腾网获悉中国地震台网中心申请的专利一种地震信号降噪方法、存储介质及电子设备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：CN121208943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511746707.1，技术领域涉及：G01V1/36；该发明授权一种地震信号降噪方法、存储介质及电子设备是由郭凯;马贤至;肖卓伟;黎建辉;赵明;宋志荣;马旭;陈建鹏;田敬设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地震信号降噪方法、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及地震信号处理领域，特别是涉及一种地震信号降噪方法、存储介质及电子设备。包括：获取待降噪地震信号中每一信号分量对应的实部及虚部对应的时频特征图。将三个信号分量对应的时频特征图输入SEQNet模型，生成待降噪地震信号降噪后的地震信号时频图。本发明中，在SEQNet中通过跳跃连接部分在编码器及解码器的特征层之间引入多尺度特征注意力机制，以改善地震信号中的上下文特征的提取能力。MFA通过在多个尺度上对地震信号进行处理，能够捕捉信号中不同时间段和频率成分的细节，增强模型对复杂噪声的适应能力。进而使得SEQNet在处理复杂、变化多样的地震信号时，更好地保持信号的完整性，减少噪声对信号的干扰。

本发明授权一种地震信号降噪方法、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种地震信号降噪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 使用STFT处理，分别获取待降噪地震信号中每一信号分量对应的实部时频特征图及虚部时频特征图；所述待降噪地震信号包括三个信号分量； 将三个信号分量对应的所有时频特征图输入SEQNet模型，生成待降噪地震信号对应的降噪后的地震信号时频图； SEQNet模型是在U-Net模型架构基础上进行的改进，包括编码器、解码器和多个多尺度特征注意力模块，多尺度特征注意力模块用于将编码器及解码器中的特征层进行连接； 所述多尺度特征注意力模块包括依次通信连接的第一线性映射层、上下文融合模块、特征交互模块及第二线性映射层； 第一线性映射层用于将输入特征映射到不同的子空间，生成查询、键和值的初始特征矩阵； 上下文融合模块用于分别对查询、键和值的初始特征矩阵进行多尺度上下文学习，生成查询、键和值的目标特征矩阵；所述上下文融合模块用于对输入特征依次进行标准卷积、扩展卷积和深度可分离卷积处理；在进行下一次卷积处理前，通过跳跃连接将初始特征矩阵与当前输出特征进行逐元素相加处理； 特征交互模块用于使用跳跃连接将查询和键的目标特征矩阵进行逐元素相乘处理，生成注意力权重矩阵； 使用跳跃连接将值的目标特征矩阵与注意力权重矩阵进行逐元素相乘处理，生成上下文感知特征矩阵； 第二线性映射层用于将通过上下文感知特征矩阵生成的输出特征映射为目标输出特征。

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