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龙图腾网获悉成都大象分形智能科技有限公司申请的专利基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析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：CN114662522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202011411339.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析方法及系统是由尹愚设计研发完成，并于2020-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信号分析技术领域，尤其涉及一种基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析方法及系统，包括如下步骤：在富条件测量环境下，对参照样本和测试样本进行重复测量，分别获得多个测量结果；对参照样本和测试样本的测量结果进行处理，分别形成参照样本和测试样本的训练数据；基于参照样本和测试样本的训练数据，使模型能够从测量结果中识别出信号与噪声，并区分参照样本和测试样本；将待识别样本的测量结果输入经训练的人工智能模型，输出结果为该待识别样本的具体类型。本发明区别于现有技术中的噪声处理方案，从完全不同的技术角度，提供了一种基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析方法，以解决现有技术难以处理的降噪问题。

本发明授权基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于获取并识别噪声全景分布模型的信号分析方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：在富条件测量环境下，对参照样本和测试样本进行重复测量，分别获得多个测量结果；其中，每个测量结果均包含信号和不同的噪声侧写；富条件是指不以保持外部条件一致性为目的的、不涉及抑制噪声的、自然的、包括真实的复杂噪声因素的测量条件； 其中，在参照样本和测试样本的每次测量之前，通过引入轻微扰动，创造出富条件测量环境，由此增加噪声观测维度，使每次测量的测量结果中包含不同的噪声侧写； S2：对参照样本和测试样本的测量结果进行处理，分别形成参照样本和测试样本的训练数据；其中，训练数据包括由多个噪声侧写构成的噪声全景或至少部分噪声全景；其中，噪声全景是指：噪声的分布模型已经能够全面反映其理论上的真实分布模型；部分噪声全景是指：噪声的分布模型无法完整地反映其理论上的真实分布模型，但分布模型已经具备能够用于后续信号分析的精准程度； S3：基于参照样本和测试样本的训练数据，以噪声的可观测性呈现为收敛目标，进行人工智能模型训练，使模型能够从测量结果中识别出信号与噪声，并区分参照样本和测试样本； S4：将待识别样本的测量结果输入经训练的人工智能模型，人工智能模型的输出结果为该待识别样本的具体类型。

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