合肥工业大学毕传兴获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于稀疏模态展开的近场声全息无效数据识别与修复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：CN116680529B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310536231.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于稀疏模态展开的近场声全息无效数据识别与修复方法是由毕传兴;沈洋;张小正;张永斌设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于稀疏模态展开的近场声全息无效数据识别与修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于稀疏模态展开的近场声全息无效数据识别与修复方法，首先通过对全息面实测数据进行声辐射模态展开，获得实测数据声辐射模态展开式；利用对观测噪声施加的高斯分布假设对声辐射模态展开式进行概率描述；然后通过对各模态系数和测量数据分别施加高斯和两点分布先验，利用贝叶斯学习获得无效数据对应测量点编号和模态系数；利用模态系数对无效数据对应测量点编号处的数据进行重构并替换原有无效数据，获得修复数据；将修复数据输入到近场声全息重建算法中，获得重建面的声场重建结果。本发明作为近场声全息技术的前处理方法，不限于真实的声源和声场类型，能够在较大的无效数据占比范围内实现无效数据的识别与修复。
本发明授权基于稀疏模态展开的近场声全息无效数据识别与修复方法在权利要求书中公布了：1.基于稀疏模态展开的近场声全息无效数据识别与修复方法，其特征是：首先通过对全息面实测数据进行声辐射模态展开，获得实测数据声辐射模态展开式；利用对观测噪声施加的高斯分布假设对声辐射模态展开式进行概率描述；然后通过对各模态系数和测量数据分别施加高斯和两点分布先验，利用贝叶斯学习获得无效数据对应测量点编号和模态系数；利用模态系数对无效数据对应测量点编号处的数据进行重构并替换原有无效数据，获得修复数据；将修复数据输入到近场声全息重建算法中，获得重建面的声场重建结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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