公开(公告)号：CN118260535B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202410417128.1

申请日：2024-04-08

Applicant: 湖南师范大学

Inventor： 李晋 ,  王嘉宇 ,  赵晓琳 ,  程洪 ,  周慧 ,  姜冬雨 ,  李显辉

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度连接网络的大地电磁信号去噪方法及系统，包括：利用含噪信号样本库、噪声轮廓样本库训练出基于跨尺度连接网络模型的信噪映射模型，致密连接网络包含依次连接的基于轻量级致密连接网络骨干的特征提取模块、跨尺度连接层以及噪声特征融合模块；将实测的含噪大地电磁信号输入至所述信噪映射模型得到对应噪声轮廓，以及将所述实测的含噪大地电磁信号减去噪声轮廓得到去噪后的大地电磁信号。本发明优化网络架构引入跨尺度连接网络进行去噪，更进一步引入滑动多尺度分布熵进行信噪辨识，能够更有效引导网络精准压制大地电磁信号中的强干扰，保留信号低频段的缓变化信息，实现了良好的去噪效果，且可被应用于其他信号降噪领域。

公开(公告)号：CN119249269A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411309055.0

申请日：2024-09-19

Applicant: 湖南师范大学

Inventor： 李晋 ,  赵晓琳 ,  罗宇成 ,  洪典 ,  王嘉宇 ,  程洪 ,  梁晴 ,  綦群斌

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督对比学习的大地电磁信号去噪方法及系统，该方法包括：构建含噪信号样本以及获取含噪信号样本的噪声轮廓样本和/或纯净信号样本，利用含噪信号样本训练出基于对比学习框架的预训练去噪模型；取小部分带标签数据送入训练好的预训练模型，固定对比学习框架中各层的值，只对回归层做微调，得到训练好的信噪映射模型；最后将待降噪信号输入至信噪映射模型得到降噪的大地电磁信号。本发明引入自监督对比学习框架至大地电磁信号降噪技术中，并通过时域增广方式、频域增广方式实现数据增广，有效去除大地电磁信号中的强干扰的同时保留信号低频段的缓变化信息，达到良好的去噪效果。

公开(公告)号：CN118445549A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410595025.4

申请日：2024-05-14

Applicant: 湖南师范大学

Inventor： 李晋 ,  赵晓琳 ,  程洪 ,  王嘉宇 ,  沈坤 ,  王猜 ,  李显辉

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的大地电磁信号去噪方法及系统，该方法包括：构建噪声轮廓样本和纯净信号样本库，再对信号样本进行ICEEMDAN分解以及利用相关度选择IMF分量进行数据增广，后将这两个样本库相加得到含噪信号样本库，并输入到特征融合注意网络FFA‑Net中训练出信噪映射模型，将待降噪信号输入至信噪映射模型得到噪声轮廓或降噪的大地电磁信号，若是得到噪声轮廓则将待降噪信号减去对应噪声轮廓得到去噪后的大地电磁信号。本发明引入特征融合注意网络至大地电磁信号降噪技术中，并通过ICEEMDAN分解方法实现数据增广，有效去除大地电磁信号中的强干扰的同时保留信号低频段的缓变化信息，达到良好的去噪效果。

公开(公告)号：CN118260535A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410417128.1

申请日：2024-04-08

Applicant: 湖南师范大学

Inventor： 李晋 ,  王嘉宇 ,  赵晓琳 ,  程洪 ,  周慧 ,  姜冬雨 ,  李显辉

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度连接网络的大地电磁信号去噪方法及系统，包括：利用含噪信号样本库、噪声轮廓样本库训练出基于跨尺度连接网络模型的信噪映射模型，致密连接网络包含依次连接的基于轻量级致密连接网络骨干的特征提取模块、跨尺度连接层以及噪声特征融合模块；将实测的含噪大地电磁信号输入至所述信噪映射模型得到对应噪声轮廓，以及将所述实测的含噪大地电磁信号减去噪声轮廓得到去噪后的大地电磁信号。本发明优化网络架构引入跨尺度连接网络进行去噪，更进一步引入滑动多尺度分布熵进行信噪辨识，能够更有效引导网络精准压制大地电磁信号中的强干扰，保留信号低频段的缓变化信息，实现了良好的去噪效果，且可被应用于其他信号降噪领域。

公开(公告)号：CN118378034A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410551683.3

申请日：2024-05-07

Applicant: 湖南师范大学

Inventor： 李晋 ,  程洪 ,  王嘉宇 ,  赵晓琳 ,  叶靖琨 ,  李年春 ,  罗宇成 ,  梁晴

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于时频域融合网络的大地电磁信号去噪方法及系统，该方法包括：构建含噪信号样本库以及噪声轮廓样本库或纯净信号样本库，接着，基于大地电磁信号样本及其噪声轮廓样本或纯净信号样本库训练出基于双向坐标注意力机制的快速傅里叶变换残差网络的降噪映射模型；然后，将待降噪的大地电磁信号输入至所述降噪映射模型得到纯净信号或噪声轮廓，其中，将待降噪的大地电场信号减去噪声轮廓为纯净信号，实现大地电磁信号去噪。本发明技术方案将基于双向坐标注意力机制的快速傅里叶变换网络引入至大地电磁信号降噪技术中，进而可以有效去除大地电磁信号中的强干扰的同时保留信号低频段的缓变化信息，达到良好的去噪效果。