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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种舰船轴频电场信号降噪方法及相关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：CN116561524B 。

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：202310621642.2，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种舰船轴频电场信号降噪方法及相关装置是由胡桥;卢建术;苏文斌;范仁慧;韩斌雅;赵玉梁设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种舰船轴频电场信号降噪方法及相关装置在说明书摘要公布了：一种舰船轴频电场信号降噪方法及相关装置，包括：获取干净轴频电场信号；通过获得的干净轴频电场信号得到不同信噪比的带噪轴频电场信号；搭建基于双向循环神经网络BRNN的轴频电场信号降噪网络模型；将数据集中的训练样本输入轴频电场信号降噪网络模型；优化将训练样本，获得当前时刻的噪声预测值，通过损失函数获得噪声预测值与当前时刻实际噪声的均方差损失函数；重复训练得到训练好的的BRNN降噪网络模型，将带噪声轴频电场信号输入到训练好的BRNN降噪网络模型中进行降噪。该方法可有效解决低信噪比海况下舰船轴频电场信号被淹没的问题，提高信噪比的同时保留了频域特征，有助于为后续的信号检测。

本发明授权一种舰船轴频电场信号降噪方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种舰船轴频电场信号降噪方法，其特征在于，包括： 采集舰船轴频电场信号，预处理后得到干净轴频电场信号； 将获得的干净轴频电场信号与实测环境的长时噪声信号中的一段进行线性叠加，得到不同信噪比的带噪轴频电场信号； 搭建基于双向循环神经网络BRNN的轴频电场信号降噪网络模型； 将不同信噪比的带噪轴频电场信号作为后续模型训练和测试的数据集，将数据集中的训练样本输入轴频电场信号降噪网络模型； 优化训练样本，获得当前时刻的噪声预测值，通过损失函数获得噪声预测值与当前时刻实际噪声的均方差损失函数； 重复训练得到训练好的的BRNN降噪网络模型，将带噪声轴频电场信号输入到训练好的BRNN降噪网络模型中进行降噪； 基于双向循环神经网络BRNN的轴频电场信号降噪网络模型中，BRNN降噪网络结构由RNN层和FC全连接层两部分组成； RNN层中的每个神经元之间的传播均使用tanh激活函数去线性化，输出层使用sigma激活函数去线性化；该层主要包括前向传播和后向传播两大部分，其计算过程如下： 式中：为第时刻的输入；为第时刻的前向传播值，为第时刻的后向传播值；、为输入层至隐藏层的状态-状态权重；、为前一时刻的隐藏层至当前时刻隐藏层的状态-输入权重；、为偏差向量； 前向传播值和后向传播值共同决定RNN层获得输出值，激活函数为sigma，其计算公式如下： 式中：、为隐藏层至输出层的权重系数；为偏差向量； FC全连接层的神经单元个数和输出维度与RNN层的输出维度层维度相同。

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