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龙图腾网获悉北京无线电计量测试研究所申请的专利一种基于卷积自编码的超声兰姆波频散补偿方法和装置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：CN116429912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310294518.X，技术领域涉及：G01N29/46；该发明授权一种基于卷积自编码的超声兰姆波频散补偿方法和装置是由吴晓楠;曹凯;王哲;王威;张雅;徐冰;安紫阳设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积自编码的超声兰姆波频散补偿方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于卷积自编码的超声兰姆波频散补偿方法和装置，该方法包括S1、构建应用于补偿超声兰姆波频散信号的卷积自编码网络模型；S2、根据不同距离下多模态多波包的超声兰姆波频散信号各波包的飞行时间构成训练集数据，并利用所述训练集数据训练所述卷积自编码网络模型；S3、生成超声兰姆波测试数据集，对训练后的所述卷积自编码网络模型进行测试并输出测试结果；S4、根据所述测试结果重构超声兰姆波信号。本发明实现了多模态多波包的超声兰姆波频散信号的同步补偿，捕捉多模态多波包条件下的频散信号波包飞行时间信息，同时能分离混叠波包，结合激励信号波形实现超声兰姆波信号的有效频散补偿。

本发明授权一种基于卷积自编码的超声兰姆波频散补偿方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积自编码的超声兰姆波频散补偿方法，其特征在于，该方法包括， S1、构建应用于补偿超声兰姆波频散信号的卷积自编码网络模型； S2、根据不同距离下多模态多波包的超声兰姆波频散信号各波包的飞行时间构成训练集数据，并利用所述训练集数据训练所述卷积自编码网络模型； S3、生成超声兰姆波测试数据集，对训练后的所述卷积自编码网络模型进行测试并输出测试结果； S4、根据所述测试结果重构超声兰姆波信号； 所述S2进一步包括： S21、对激励信号进行仿真并获得不同传播距离下多模态多波包的超声兰姆波频散信号； S22、根据不同传播距离与兰姆波各模态群速度，计算所述超声兰姆波频散信号中各波包的飞行时间并生成时间序列，所述时间序列作为对应超声兰姆波频散信号的时间序列标签，构成训练数据集； 所述S22进一步包括根据预设置的S0模态波包的传播距离和A0模态波包的传播距离，计算出包含飞行时间信息的时间序列标签 其中，t为时间，为脉冲函数，为S0模态的群速度，为A0模态的群速度，为激励信号的中心频率； 所述卷积自编码网络模型的损失函数为均方差损失函数LMSE， ， 其中，yToF为时间序列结果。

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