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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种通用的自监督学习拉曼光谱降噪方法、装置及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：CN119441721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411471891.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种通用的自监督学习拉曼光谱降噪方法、装置及设备是由叶坚;吴思毅;陈舟设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通用的自监督学习拉曼光谱降噪方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通用的自监督学习拉曼光谱降噪方法，包括，步骤1：获取拉曼数据；步骤2：拉曼数据预处理，使用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法对拉曼数据去除基线，并对去基线后光谱进行标准化，获得预处理后光谱数据；步骤3：使用下采样策略H·处理所述预处理后光谱数据，获得2个噪声独立的子光谱集h1·和h2·，每个子光谱集各包括10条子光谱；步骤4：将所述预处理后光谱数据及相应的2个子光谱集输入U‑Net网络fθ·，获得降噪处理后的光谱。该降噪方法可以对多种拉曼数据进行良好的降噪处理，其自监督学习方法无需复杂长时间的学习过程。

本发明授权一种通用的自监督学习拉曼光谱降噪方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种通用的自监督学习拉曼光谱降噪方法，其特征在于：包括， 步骤1：获取拉曼数据； 步骤2：拉曼数据预处理， 使用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法对拉曼数据去除基线，并对去基线后光谱进行标准化，获得预处理后光谱数据； 步骤3：使用下采样策略处理所述预处理后光谱数据，获得2个噪声独立的子光谱集和，每个子光谱集各包括10条子光谱； 步骤4：将所述预处理后光谱数据及相应的2个子光谱集输入U-Net网络，获得降噪处理后的光谱， 所述步骤3中，下采样策略在光谱上以窗口大小3进行滑动，对于窗口覆盖的3个拉曼位移，随机选择其中两个不同的位移，并复制其对应的强度值，创建与原始光谱维度相同的子光谱，重复上述操作2次，最终获得子光谱集和， 所述U-Net网络的训练方法为： 使用随机梯度下降法SGD对U-Net网络，损失函数为： ； 式中： 其中：是相应损失项的权重，表示输入拉曼光谱为n维实数向量，和表示步骤2中下采样得到的2个子光谱集， U-Net网络的训练过程依据两次迭代的损失函数差值进行收敛判断，当损失差值10-4时模型停止训练。

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