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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于DWT-RMG-TabPFN的DOFS信号分类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：CN121561567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511700482.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于DWT-RMG-TabPFN的DOFS信号分类方法是由王松;梁子斌;胡燕祝;王艳红设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DWT-RMG-TabPFN的DOFS信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于的信号分类方法：针对单个事件采集原始信号，计算当前时隙的差分信号；并进行分段，计算每段对应的分段差分信号；然后，对分段差分信号分别进行分解，提取对应的低频近似系数和高频细节系数，进一步建立各段对应的矩阵；接着，遍历矩阵，提取当前时隙的特征；最后，输入各类事件的特征，利用网络进行编码，得到输入序列，并结合掩码矩阵共同输入通过的推理机制中，得到推理结果，进而对测试事件进行分类预测。本发明利用神经网络与特征结合取得较高的分类准确率。

本发明授权一种基于DWT-RMG-TabPFN的DOFS信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DWT-RMG-TabPFN的DOFS信号分类方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、针对单个事件M，在分布式光纤传感器中采集相邻时隙的原始DOFS信号，并计 算当前时隙的差分信号； 步骤二、利用信号分段窗函数对差分信号做分段，计算每段对应的分段差分信号； 将时隙的差分信号分为段，第段的分段差分信号计算为： 为时隙中第段的信号分段窗函数； 步骤三、对各段的分段差分信号分别进行DWT分解，提取对应的低频近似系数和高频细节系数； 步骤四、利用各段分段差分信号对应的低频近似系数和高频细节系数，建立各段对应的SPD矩阵； 步骤五、遍历各段对应的SPD矩阵，提取当前时隙的RMG特征，即为事件M的RMG特征； 步骤六、输入类事件的RMG特征，利用TabPFN网络进行编码，得到输入序列； 首先，将类事件的RMG特征集合划分训练集和测试集；并对每类 事件人为标注事件标签； 然后，从训练集中选择特征向量，与标注的事件标签进行 编码，得到编码结果： 式中，表示第类事件的RMG特征；表示第类事件标签；、分别为权重矩阵 参数，为偏执向量参数； 然后，将测试集中所有事件的特征向量进行编码，得到编码结果： 式中，为得到的测试集编码；为偏执向量参数； 最后，将所有训练集编码结果和测试集编码结果构成输入序列： 步骤七、将输入序列结合掩码矩阵，共同输入通过Transformer的推理机制中，得 到推理结果： 式中，掩码矩阵； 步骤八、利用推理结果对测试事件进行分类预测： 式中，为预测输出的事件分类结果；为自定义的权重矩阵；为自定义的偏执矩 阵；是对推理结果进行softmax概率归一化得到的所有类别集合。

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