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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于深度学习的单通道混叠电磁信号分离方法及装置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：CN116680521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310594831.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习的单通道混叠电磁信号分离方法及装置是由李赞;王丹洋;何广旭;关磊;齐佩汉;赵宇霖;颜子彦;朴春莹设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的单通道混叠电磁信号分离方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的单通道混叠电磁信号分离方法及装置，包括：获取单通道混叠电磁信号；将单通道混叠电磁信号输入预先训练好的信号处理模型，以使信号处理模型中的编码器对单通道混叠电磁信号进行编码，得到信号编码后，使信号处理模型中的分离网络基于信号编码得到单通道混叠电磁信号的估计掩模，进一步使解码器基于信号编码和所述估计掩模，输出单通道混叠电磁信号分离后的信号。本发明无需获取信号的先验知识，适合盲信号分离，并且通过深度学习提取大批量数据中的共同特征，即使在信号受到较强噪声干扰时，仍然具有较好的分离效果。

本发明授权基于深度学习的单通道混叠电磁信号分离方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的单通道混叠电磁信号分离方法，其特征在于，包括： 获取单通道混叠电磁信号； 将所述单通道混叠电磁信号输入预先训练好的信号处理模型，以使所述信号处理模型中的编码器对所述单通道混叠电磁信号进行编码，得到信号编码后，使所述信号处理模型中的分离网络基于所述信号编码得到所述单通道混叠电磁信号的估计掩模，进一步使解码器基于所述信号编码和所述估计掩模，输出所述单通道混叠电磁信号分离后的信号； 所述编码器包括第一卷积层，所述分离网络包括层归一化模块、第二卷积层、依次连接的四个卷积模块、ReLU层、第三卷积层和掩膜激活模块，所述解码器包括转置卷积模块； 其中，所述卷积模块包括依次连接的多级卷积单元，且从第一级至最后一级，相邻两个所述卷积单元之间的膨胀因子呈指数增长； 所述第一卷积层、所述第二卷积层、所述第三卷积层和所述多级卷积单元均按照如下公式处理自身的输入数据： 其中，Re{·}、Im{·}分别表示自身输入数据的实部和虚部，wt表示自身权重值，Yt表示自身输出数据，t表示时刻。

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