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龙图腾网获悉湖南瑞仪卡电子科技有限公司申请的专利一种基于模式匹配的风速监测识别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：CN120492951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510978294.3，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于模式匹配的风速监测识别方法及系统是由董安;张晓姿;彭皓设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模式匹配的风速监测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风速监测技术领域，公开一种基于模式匹配的风速监测识别方法及系统，方法包括：将实时风速信号分解为稳态分量和瞬态分量，结合地形特征生成空间权重矩阵抑制局部干扰；基于信号能量分布和历史匹配置信度动态分配匹配权重；从稳态和瞬态模式库中匹配最优候选模式，计算综合匹配度确定最终结果；对误匹配瞬态信号特征进行增量学习更新；本发明通过时空特征解耦与动态权重分配的协同作用，有效克服复杂地形下风速信号失真问题，使模式匹配过程自适应聚焦关键特征，显著提升监测精度。

本发明授权一种基于模式匹配的风速监测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模式匹配的风速监测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 时空特征解耦步骤：将获取的实时风速信号分解为表征长期趋势的稳态分量和表征瞬时波动的瞬态分量，并根据风速监测点周围的地形特征信息，生成用于抑制局部干扰对全局模式影响的空间权重矩阵； 动态权重分配步骤：基于所述稳态分量和瞬态分量的信号能量分布以及历史匹配置信度，实时计算并分配所述稳态分量和瞬态分量在后续模式匹配过程中的匹配权重，其中，所述历史匹配置信度根据当前模式在预设时间窗口内的匹配成功次数与总匹配次数的比值确定，即，且当所述历史匹配置信度低于预设阈值时，触发瞬态模式库的增量学习更新； 模式库匹配步骤：分别从预先构建的稳态模式库和瞬态模式库中匹配与所述稳态分量和瞬态分量最相似的候选模式，并结合所述空间权重矩阵，计算得到综合匹配度，以确定最终的风速监测识别结果； 增量学习更新步骤：对于连续误匹配的瞬态信号特征，提取其特征信息，并基于提取的特征信息对所述瞬态模式库进行局部迭代更新，所述局部迭代更新包括将误匹配时段内的瞬态信号特征与现有瞬态模式库进行相似度比对，若相似度低于预设阈值则新增为独立模式，否则合并至最近邻模式，且所述稳态模式库保持不变； 其中，在时空特征解耦步骤中，空间权重矩阵的生成方法包括：获取所述风速监测点周围预设距离范围内的障碍物的高度信息与分布密度信息；基于所述障碍物的投影面积与当前风向之间的夹角，动态调整各方向风速信号的衰减系数，所述衰减系数与所述夹角成正相关关系。

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