重庆大学葛亮获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于混合掩码策略的傅里叶变换去噪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：CN119669648B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411700125.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于混合掩码策略的傅里叶变换去噪方法及系统是由葛亮;吴祥;龙陆洋;唐思杰;刘丰铭;刘杰;杨亦帆;蒲佳嘉设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于混合掩码策略的傅里叶变换去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体公开了一种基于混合掩码策略的傅里叶变换去噪方法及系统，该方法包括步骤：对原始时间序列数据使用傅里叶变换，获得频域成分；对频域成分的实部和虚部进行平方和运算，得到频率成分的幅值；基于Top‑k策略，在所有频率成分中选择幅值最大的前k个，并舍弃其余频率成分，得到Top‑k掩码向量；设置基于神经网络的学习策略，动态调整频率成分的振幅，得到学习掩码向量；对Top‑k掩码向量和学习掩码向量通过融合操作得到最终的掩码向量；将掩码向量与频域成分进行哈达玛积操作后，再通过逆傅里叶变换，还原得到去噪后的时间序列数据。采用本技术方案，基于混合掩码策略，提高傅里叶变换去噪方法的泛化性。
本发明授权基于混合掩码策略的傅里叶变换去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合掩码策略的傅里叶变换去噪方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取原始时间序列数据； 对原始时间序列数据使用傅里叶变换，获得频域成分； 对频域成分的实部和虚部进行平方和运算，得到频率成分的幅值； 基于Top-k策略，在所有频率成分中选择幅值最大的前k个，并舍弃其余频率成分，得到Top-k掩码向量； 设置基于神经网络的学习策略，动态调整频率成分的振幅，得到学习掩码向量； 对Top-k掩码向量和学习掩码向量进行融合操作，得到最终的掩码向量； 将掩码向量与频域成分进行哈达玛积操作后，再通过逆傅里叶变换，还原得到去噪后的时间序列数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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