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龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院申请的专利面向红外光谱探测芯片的可调编码与深度学习重构反演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：CN120974440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511502489.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权面向红外光谱探测芯片的可调编码与深度学习重构反演方法及系统是由周易;陈凡;应翔霄;周建;汪玲芳;曹耀匀;陈建新设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向红外光谱探测芯片的可调编码与深度学习重构反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向红外光谱探测芯片的可调编码与深度学习重构反演方法，包括：构建目标红外光谱探测器的光谱响应矩阵；将真实光谱曲线和对应不同电压通道下的光电流数据组成训练集；基于所述光谱响应矩阵和深度学习网络框架构建初始模型，所述初始模型包括数据预处理模块，特征提取模块，特征融合模块以及预测模块；利用训练集对初始模型进行训练，以获得用于重建光谱曲线的重建模型；将目标红外光谱探测器所采集到的光电流数据输入至重建模型，以输出光电流数据对应的光谱曲线。本发明还提供了一种可调编码与深度学习重构反演系统。本发明提供的方法能够显著提升红外光谱探测器光谱重构的分辨率和抗噪能力。

本发明授权面向红外光谱探测芯片的可调编码与深度学习重构反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向红外光谱探测芯片的可调编码与深度学习重构反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建目标红外光谱探测器的光谱响应矩阵； 以不同的真实光谱曲线照射目标红外光谱探测器，在不同偏置电压通道下采集对应的光电流数据，并将真实光谱曲线与所述光电流数据配对构成光谱数据集； 基于所述光谱响应矩阵和深度学习网络框架构建初始模型，所述初始模型包括数据预处理模块，特征提取模块，特征融合模块以及预测模块； 所述数据预处理模块用于将输入的光电流数据转化光电流响应曲线； 所述特征提取模块，用于提取光电流响应曲线的局部特征和光电流数据的全局特征序列，所述特征提取模块包括局部特征提取器和全局特征提取器，所述局部特征提取器用于提取光电流响应曲线中波形的局部特征，所述全局特征提取器用于对输入的光电流数据进行位置编码，并对位置编码获得的位置序列进行特征提取，以获得对应的全局序列特征； 所述位置编码采用固定正弦-余弦函数生成，公式为：；；其中，为波长位置索引，为特征维度；所述全局特征提取器通过对位置序列进行逐层自注意力计算与残差连接，输出一个与位置序列长度匹配的全局特征序列； 所述特征融合模块，用于将局部特征离散化至全局序列特征中，以输出对应的融合特征； 所述预测模块，根据输入的融合特征进行预测，以输出预测结果； 利用光谱数据集对初始模型进行训练，以获得用于重建光谱曲线的重建模型； 将目标红外光谱探测器所采集到的光电流数据输入至重建模型，以输出光电流数据对应的光谱曲线。

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