[发明专利]一种基于深度神经网络的自适应异常振幅压制方法有效
| 申请号： | 202010159543.3 | 申请日： | 2020-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN111308553B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 陆文凯;田星宇 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01V1/36 | 分类号： | G01V1/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的自适应异常振幅压制技术，所述技术包括以下步骤：步骤1：利用深度神经网络提取异常振幅的位置信息和宽度信息；步骤2：利用步骤一提取的数据自适应地设计异常振幅区域的异常振幅衰减算法的参数。本发明利用深度神经网络的方法，使用网络来确定异常振幅的位置信息和宽度信息。然后再将这些信息用于后续的AAA去噪的过程中，从而使得AAA算法能够自适应地作用于不同的异常振幅，更好地压制噪声和保留有效信号。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 自适应 异常 振幅 压制 方法 | ||
【主权项】：
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