[發(fā)明專利]一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)異常振幅壓制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010159543.3
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111308553B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陸文凱;田星宇
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G01V1/36
• 分類號: G01V1/36;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 史雙元

1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)異常振幅壓制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取異常振幅的位置信息和寬度信息；所述步驟1包括以下步驟：

步驟1.1：數(shù)據(jù)生成，通過異常振幅衰減算法進(jìn)行數(shù)據(jù)生成，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽；

步驟1.2：進(jìn)行訓(xùn)練，利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將原始數(shù)據(jù)和步驟1.1生成的標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練；

步驟1.3：進(jìn)行測試，將待處理數(shù)據(jù)輸入步驟1.2訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，得到網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出；

步驟1.4：從網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出中，提取所述異常振幅區(qū)域的位置和寬度信息；

步驟2：利用步驟1提取的數(shù)據(jù)自適應(yīng)地設(shè)計(jì)異常振幅區(qū)域的異常振幅衰減算法的參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)異常振幅壓制方法，其特征在于：所述步驟1.1中訓(xùn)練數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽包括：有效信號，異常振幅區(qū)域和無法確定三類標(biāo)簽。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)異常振幅壓制方法，其特征在于：所述步驟1.2中使用公式(2)交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練：

其中x_i代表的數(shù)據(jù)中的第i個(gè)點(diǎn)，y_l是第i個(gè)點(diǎn)數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽，y_p是網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的該點(diǎn)標(biāo)簽。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)異常振幅壓制方法，其特征在于：所述步驟2包括以下步驟：

步驟2.1：去噪操作，根據(jù)所述異常振幅的位置信息和寬度信息，設(shè)計(jì)每處所述異常振幅區(qū)域的異常振幅衰減算法參數(shù)，得到濾波結(jié)果，壓制噪聲和保留有效信號；

步驟2.2：利用濾波結(jié)果替代數(shù)據(jù)中的異常振幅區(qū)域數(shù)據(jù)。