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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法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：CN119338702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411897262.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法是由黎梦真;王学文;邵文军;刘志平;王帅;张莹设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法在说明书摘要公布了：针对光纤光栅传感器信号的处理，本发明公开了一种基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法，包括：获取不同中心波长的反射光谱数据；设置不同参数的卷积核；二者卷积得到模拟光谱数据，将模拟光谱数据的时域以及频域信号均通过GAF编码技术转化为二维图像并进行拼接，以扩展数据间的关联性；构建自适应傅里叶反卷积神经网络模型；反卷积神经网络以拼接图像为输入，以卷积核的参数为输出；训练完成后，通过解调仪采集光纤光栅传感器反射光谱信号，利用模型确定解调仪的系统响应。本发明获取得卷积核能用于真实光纤光谱信号的还原，这将极大提高光纤光栅解调仪后续各类特征提取的准确性，从而提高其在复杂信号环境中的适用性和稳定性。

本发明授权基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法，其特征在于，该方法包括：获取不同中心波长的反射光谱数据；将高斯核作为卷积核，并设置不同参数的卷积核；将卷积核作为解调仪的系统响应，并将不同参数的卷积核与不同中心波长的反射光谱数据进行卷积，以得到解调仪的模拟光谱数据；将所述模拟光谱数据的时域以及频域信号均通过GAF编码技术转化为二维图像，并将二者的二维图像进行拼接，得到拼接图像；构建自适应傅里叶反卷积模型，自适应傅里叶反卷积模型包括反卷积神经网络；反卷积神经网络以拼接图像为输入，以卷积核的参数为输出；利用解调仪的模拟光谱数据以及其所对应的卷积核，训练所述自适应傅里叶反卷积模型，以得到最优的反卷积神经网络；通过解调仪采集光纤光栅传感器反射光谱信号并转化为拼接图像，再利用自适应傅里叶反卷积模型得到对应的卷积核参数，确定解调仪的系统响应。

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