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龙图腾网获悉成都华兴汇明科技有限公司申请的专利基于深度学习的频谱分析仪参数自动调节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：CN120750464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511196439.0，技术领域涉及：H04B17/309；该发明授权基于深度学习的频谱分析仪参数自动调节方法及系统是由李健开;王晋杰;曾维棋设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的频谱分析仪参数自动调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的频谱分析仪参数自动调节方法及系统，接收频谱分析仪发送的频谱仪各个参数及其范围以及信号发生器发送的信号参数；构建深度Q学习网络模型，根据频谱分析仪各个参数及其范围以及信号参数，设置深度Q学习网络的训练参数和训练条件；基于训练参数和训练条件训练深度Q学习网络模型，在频谱分析仪各个参数范围内自适应调节频谱分析仪各个参数，通过Q值预测选择最优参数配置动作作为频谱分析仪的最优频谱分析仪参数组合，自动调整频谱分析仪的关键参数,以优化测量性能。这种方法不仅可以减少人为干预,还能适应各种复杂的信号环境,为频谱测量自动化和智能化提供了新的解决方案。

本发明授权基于深度学习的频谱分析仪参数自动调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的频谱分析仪参数自动调节方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、接收频谱分析仪发送的频谱分析仪各个参数及其范围以及信号发生器发送的信号参数； S2、构建深度Q学习网络模型，根据频谱分析仪各个参数及其范围以及信号参数，设置深度Q学习网络的训练参数和训练条件； S3、基于训练参数和训练条件训练深度Q学习网络模型，在频谱分析仪各个参数范围内自适应调节频谱分析仪各个参数，通过Q值预测选择最优参数配置动作作为频谱分析仪的最优频谱分析仪参数组合； 训练参数包括深度Q学习网络的状态空间和动作空间，其中，状态空间包括频谱分析仪参数范围和信号参数，频谱分析仪参数包括中心频率、扫宽、RBW、VBW、衰减值和参考电平；信号参数包括信号频率和信号功率，动作空间为状态空间内频谱分析仪各个参数在其各自范围内组成的参数组合； 训练参数包括总训练轮次、每次训练的经验池大小、时间步数量，对于每轮训练中的每个时间步，步骤S3中深度Q学习网络模型的训练过程包括： S31、从经验池中选择动作空间，将动作空间解码为频谱分析仪参数组合； S32、获取在当前频谱分析仪参数组合下对信号参数的测量下得到的迹线数据； S33、对迹线数据进行频谱分析，得到频谱数据； S34、对频谱数据进行分析，获取在当前频谱分析仪参数下待测信号的信噪比、幅度精度、频率精度、信号功率、扫描时间和噪声底； S35、将信噪比、幅度精度、频率精度、信号功率、扫描时间和噪声底输入到奖励函数式中计算复合奖励值R； S36、将频谱分析仪参数组合及其对应的复合奖励值R存储在经验池中； S37、重复步骤S31-S36，直至完成训练。

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