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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于噪声定位与波形约束的波动信号噪声智能压制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：CN120804524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511261324.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于噪声定位与波形约束的波动信号噪声智能压制方法是由宗晶晶;孙思男;刘培;李星毅;谢安设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于噪声定位与波形约束的波动信号噪声智能压制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于噪声定位与波形约束的波动信号噪声智能压制方法，涉及波动信号耦合噪声压制领域。本发明首先构建含噪波动信号数据集，并通过自动定位耦合噪声在波动信号采集数据中存在的深度位置，加强网络对于被耦合噪声遮蔽处的有效信号特征学习，充分挖掘有效信号与耦合噪声之间的物理信息差异，结合所设置的全局损失、局部损失训练构建的U‑Net网络，以提升对耦合噪声的压制能力。本发明能够适用于在不同地质条件、不同偏移距下的波动信号采集数据中，准确识别并有效压制耦合噪声，从而显著提高有效信号的信噪比，提升处理效率的同时降低压制耦合噪声过程中人工参与度、减少有效信号损伤并提升在实际数据中的适用性。

本发明授权一种基于噪声定位与波形约束的波动信号噪声智能压制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声定位与波形约束的波动信号噪声智能压制方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，构建含噪波动信号数据集： 通过仿真合成纯波动信号数据；对采集的目标区域的波动信号进行滤波处理，获取其中的有效波动信号数据和耦合噪声数据；模拟生成耦合噪声数据； 再基于纯波动信号数据和有效波动信号数据得到干净波动信号数据集；基于滤波处理得到的耦合噪声数据和模拟生成的耦合噪声数据得到耦合噪声数据集； 将干净波动信号数据集与耦合噪声数据集线性叠加，并控制耦合噪声与干净波动信号数据的强度比例，得到合成的含噪波动信号数据； 步骤2，对含噪波动信号数据和对应的干净波动信号数据采用相同的滑动步长分别进行滑动切片，切片后相同切片位置的含噪波动信号数据块和干净波动信号数据块被作为一对样本数据块和标签数据块，并对样本数据块和标签数据块进行归一化处理到[-1，1]范围内，再基于样本数据块和标签数据块构建训练数据集； 步骤3，构建用于生成干净波动信号的U-Net网络，其输入为样本数据块，输出为预测波动信号数据块，并基于训练数据集对该U-Net网络进行模型参数训练； 其中，模型参数训练时采用的损失函数包括：预测波动信号数据块与标签数据块之间的全局损失，以及预测波动信号数据块与标签数据块在耦合噪声存在的空间位置集合Q的局部损失；全局损失包括重建损失、波形-结构损失和频率-波数能量分布损失；局部损失包括空间位置集合Q处的重建损失和波形-结构损失； 其中，空间位置集合Q基于含噪波动信号数据集进行获取，基于多尺度下的波形互相关系数进行信号对齐，再基于各尺度下的能量变化率和主频变化率进行耦合噪声定位，得到空间位置集合Q； 步骤4，对待压制的波动信号数据进行滑动切片和归一化处理，以与构建的U-Net网络的输入相匹配；再将处理后的波动信号数据送入训练好的U-Net网络中，基于其输出获取待压制的波动信号数据的噪声压制结果。

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