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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利自适应地清除测量数据中的不同类型干扰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：CN112053289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202010505171.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权自适应地清除测量数据中的不同类型干扰是由C.K.穆马蒂;V.费舍尔设计研发完成，并于2020-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应地清除测量数据中的不同类型干扰在说明书摘要公布了：用于训练可训练模块以净化测量信号的带有干扰的记录的方法，具有以下步骤：提供可训练模块；针对所述测量信号的至少一个学习记录利用所述可训练模块选择去干扰模块或去干扰模块的组合；将选择的去干扰模块或选择的组合应用于所述学习记录以获得去干扰结果；利用预给定的成本函数确定在所述去干扰结果中所述干扰被抑制到何种程度的评估；对至少表征所述可训练模块的行为的参数集进行优化，目标是在重新处理同一学习记录和或其他学习记录时改善通过所述成本函数对然后获得的去干扰结果的评估。

本发明授权自适应地清除测量数据中的不同类型干扰在权利要求书中公布了：1.一种用于训练可训练模块3以净化测量信号10的带有干扰11b的记录11的方法100，具有以下步骤： 提供110可训练模块3，所述可训练模块被构造为在经过训练的状态下针对所述测量信号10的记录11从去干扰模块2a-2d的预给定目录2中选择去干扰模块2a-2d或去干扰模块2a-2d的组合，将所述去干扰模块2a-2d应用于所述记录11预计会改善对所述记录11中包含的干扰11b的抑制； 针对所述测量信号10的至少一个学习记录11a，利用所述可训练模块3选择120去干扰模块2a-2d或去干扰模块2a-2d的组合； 将选择的去干扰模块2a-2d或选择的组合应用130于所述学习记录11a以获得去干扰结果12； 利用预给定的成本函数13确定140在所述去干扰结果12中所述干扰11b被抑制到何种程度的评估14； 对至少表征所述可训练模块3的行为的参数集33进行优化160，目标是在重新处理同一学习记录11a和或其他学习记录11a时改善通过所述成本函数13对然后获得的去干扰结果12的评估14， 其中所述可训练模块3提供权重5a-5d作为对去干扰模块2a-2d组合的选择，利用所述权重5a-5d将由不同的去干扰模块2a-2d提供的去干扰结果12组合。

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