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龙图腾网获悉道格特半导体科技(江苏)有限公司申请的专利一种基于垂直探针阵列的高频信号采集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：CN120653951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511150017.X，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于垂直探针阵列的高频信号采集方法及系统是由刘志广;黎华盛;张冀阳设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于垂直探针阵列的高频信号采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于垂直探针阵列的高频信号采集方法及系统，涉及信号采集技术领域，该方法包括以下步骤：采集初步信号数据，同时提取初步信号数据中的特征参数，得到初步信号特征集；获取深度信号特征集，并将深度信号特征集与初步信号特征集结合，使用机器学习算法进行模型训练，得到信号识别模型；获取新的高频信号的初步信号特征集与深度信号特征集，并利用信号识别模型识别，得到信号分类结果；匹配信号分类结果与标准信号集，并分析分类结果与标准信号集的差异，生成差异分析报告；根据差异分析结果，优化信号采集参数。本发明将不同来源的特征集融合在一起，可以提供更全面和多样化的信号描述，提升信号分类的准确性。

本发明授权一种基于垂直探针阵列的高频信号采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于垂直探针阵列的高频信号采集方法，其特征在于，该基于垂直探针阵列的高频信号采集方法包括以下步骤： S1、利用垂直探针阵列定位高频信号源位置，并采集初步信号数据，同时提取初步信号数据中的特征参数，得到初步信号特征集； S2、获取深度信号特征集，并将深度信号特征集与初步信号特征集结合，使用机器学习算法进行模型训练，得到信号识别模型； S3、获取新的高频信号的初步信号特征集与深度信号特征集，并利用信号识别模型识别，得到信号分类结果； S4、匹配信号分类结果与标准信号集，并分析分类结果与标准信号集的差异，生成差异分析报告； S5、根据差异分析结果，优化信号采集参数； 所述获取深度信号特征集，并将深度信号特征集与初步信号特征集结合，使用机器学习算法进行模型训练，得到信号识别模型包括以下步骤： S21、基于初步信号数据提取时频特征集及非线性特征集； S22、使用深度学习模型对初步信号数据进行特征提取，得到机器学习特征集； S23、将时频特征集、非线性特征集及机器学习特征集合并，得到深度信号特征集； S24、将初步信号特征集和深度信号特征集合并，构建综合特征集，对综合特征集进行标准化处理； S25、利用综合特征集及相应的标签数据训练极端梯度提升树，最终得到信号识别模型。

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