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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于变分模态的1064nm光纤拉曼分布式测温信号降噪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：CN121682039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610186428.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于变分模态的1064nm光纤拉曼分布式测温信号降噪方法及系统是由孙志慧;李东泽;姜劭栋;张发祥设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分模态的1064nm光纤拉曼分布式测温信号降噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式光纤温度传感技术领域，具体涉及一种基于变分模态的1064nm光纤拉曼分布式测温信号降噪方法及系统，搭建1064nm脉冲激光光源的测温系统并构建数据集；构建多尺度注意力融合残差去噪模型，对原始拉曼散射信号一级降噪；对降噪后的信号温度解调得到初始温度信号；构建自适应VMD双模态网络，对初始温度信号二级降噪，通过变分模态分解及自适应模态数优化、模态分类与软门控加权重构精准去噪；输出高精度温度结果。本发明通过级联降噪架构，深度融合深度学习强大表征能力与变分模态分解的物理约束优势，显著提升在复杂工况下的测温精度、鲁棒性及结果的可解释性，解决极低信噪比下降温信号噪声严重、单一信号域去噪信息利用不充分等问题。

本发明授权基于变分模态的1064nm光纤拉曼分布式测温信号降噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于变分模态的1064nm光纤拉曼分布式测温信号降噪方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、搭建1064nm光纤拉曼分布式测温系统，采集拉曼原始信号以构建数据集并进行预处理； 步骤2、构建多尺度注意力融合残差去噪模型MSAFR-D，利用数据集对模型训练，获得针对原始散射信号的降噪模型；多尺度注意力融合残差去噪模型MSAFR-D包括依次串联的多尺度特征提取模块、注意力增强模块、深度融合模块及残差输出模块；多尺度特征提取模块用于通过并行设置的多组不同空洞率的一维空洞卷积核提取信号的局部细节特征，并通过全局上下文支路捕获信号的长距离依赖特征，将局部细节特征与长距离依赖特征融合生成混合感知特征； 步骤3、对经MSAFR-D模型降噪后的斯托克斯信号和反斯托克斯信号进行温度解调，得到初始温度信号； 步骤4、构建自适应VMD双模态网络AVDMNet，将初始温度信号输入该网络进行训练，获得针对温度解调信号的降噪模型；构建自适应VMD双模态网络AVDMNet包括： 对输入的初始温度信号进行变分模态分解，并采用自适应优化策略确定最优模态数M； 对分解得到的各本征模态函数IMF进行分类，划分为信号主导态和噪声主导态； 根据各IMF与初始温度信号的皮尔逊相关系数、时域相关性和信息熵，计算各IMF的自适应权重； 利用自适应权重对各IMF进行加权重构，得到最终降噪后的温度信号； 采用自适应优化策略确定最优模态数M包括： 设置初始最大模态数Mmax； 计算分解后各相邻本征模态函数IMF的中心频率欧氏距离； 若存在中心频率间隔小于预设阈值的IMF对，则减小模态数M，M=M-1并重新分解，直至不存在中心频率间隔小于预设阈值的IMF对，此时的模态数作为最优模态数M； 步骤5、将测试集信号依次经MSAFR-D模型降噪、温度解调和AVDMNet模型降噪后，输出最终温度测量结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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