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龙图腾网获悉东华理工大学南昌校区申请的专利多尺度Mamba下的时频联合地磁数据去噪方法及系统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：CN121542578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610071986.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权多尺度Mamba下的时频联合地磁数据去噪方法及系统是由孙立微;李广;严加永;张昆;杨余鑫;刘启龙设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度Mamba下的时频联合地磁数据去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度Mamba下的时频联合地磁数据去噪方法及系统，属于基于深度学习的地磁信号处理技术领域，旨在解决地磁数据易受环境电磁干扰导致信号失真的问题，本发明通过“粗粒度+细粒度”两级单元协作逐步还原纯净信号，并首次将多尺度Mamba模型引入本领域，巧妙设计多尺度Mamba模块的网络位置，通过多尺度Mamba模块进行不同尺度的特征分析；其次，本发明技术方案还引入双频融合模块，使用低频注意力参数调制高频以及高频的注意力参数调制低频，实现交叉信息引导，该机制使得高低频特征在特征提取前得以相互校准，最终通过拼接实现特征融合，显著提升模型去噪效果。

本发明授权多尺度Mamba下的时频联合地磁数据去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多尺度Mamba下的时频联合地磁数据去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：粗粒度去噪，将含噪地磁信号输入基于神经网络的粗粒度降噪模块进行初步降噪； S2：细粒度去噪，其中，细粒度去噪模块中设有时域分支和频域分支，用以将初步降噪后的信号经通道扩展后分流至所述时域分支和所述频域分支，最终将所述时域分支和所述频域分支的输出特征拼接融合后与输入的含噪地磁信号进行残差求和得到去噪的地磁信号； 所述频域分支上设有小波变换DWT、双频融合模块、多尺度Mamba模块及小波逆变换IDWT，所述小波变换DWT将当前信号分为高频和低频两路信号；高频信号和低频信号通过双频融合模块进行信息交互，信息交互后的高频信号和低频信号分别经多尺度Mamba模块进行信号特征提取，再经小波逆变换IDWT得到频域分支的输出特征；所述时域分支上设有多尺度Mamba模块； 所述双频融合模块采用编码器-瓶颈层-解码器的U-Net架构，其中，在瓶颈层中采用针对高低频特征的双向交叉注意力机制替代卷积操作，具体为： 针对输入到瓶颈层的特征数据，将沿通道维度分割为低频特征和高频特征，，分别表示通道数和数据长度；低频特征经过全局平均池化得到全局特征信息，即生成通道层面的统计特征序列；再基于统计特征序列通过线性变换和带有sigmoid激活函数的门控机制，调制高频特征得到校准后的高频分量；高频分量经过组归一化获得空间层面的统计信息，然后基于统计信息通过线性变换和带有sigmoid激活函数的门控机制，调制低频分量得到校准后低频分量；最后，对和进行拼接使输出和输入通道数等同，得到校准后的特征数据，特征数据作为瓶颈层的输出，表示实数； 所述多尺度Mamba模块的处理过程为： 首先，所述多尺度Mamba模块的输入数据输入第一个残差模块，利用残差连接增强特征表达，并在模型训练过程中保持梯度传播；随后，第一个残差模块的输出送入Mamba运算以实现长序列特征建模，再送入第二个残差模块；再者，第二个残差模块的输出分为三个分支，一个分支不进行任何处理，另外两个分支分别进行不同尺度的下采样操作，均再经丢弃层、Mamba运算以及上采样，进而将特征恢复到原始尺度；然后，将三个分支的输出特征进行拼接融合；最后，融合特征依次经过第三个残差模块和Mamba运算得到所述多尺度Mamba模块的输出特征； 其中，构建地磁数据样本集，基于所述地磁数据样本集训练所述粗粒度降噪模块和所述细粒度去噪模块的网络模型，进而将待降噪的地磁信号输入训练后的所述粗粒度降噪模块和所述细粒度去噪模块得到去噪的地磁信号。

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