公开(公告)号：CN117390493A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311408933.X

申请日：2023-10-27

申请人： 湖南财政经济学院

发明人： 张贤 ,  潘彬 ,  谭笑 ,  邓茂林 ,  肖育怀 ,  屈文静 ,  顾诗云

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

摘要： 本发明涉及基于深度学习的电磁法信号处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习网络的电磁法信号处理方法及装置，包括如下步骤：步骤S1：设置深度学习网络模型，将电磁法数据按采样率分段；步骤S2：将分段后的数据输入至卷积门控循环单元网络进行特征提取与模型训练，生成深度学习模型；步骤S3：利用深度学习网络模型进行电磁法数据的测试，将噪声段进行识别与剔除；步骤S4：识别为有效信号段的部分，按原采样顺序整合重构获取高质量的电磁法数据。本发明解决了特征参数分析与机器学习的电磁法信号处理方法的不足，提升了去噪效果和改善了数据质量。