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龙图腾网获悉深圳北斗通信科技有限公司申请的专利一种MEMS传感器深度学习校正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：CN121561416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610087327.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种MEMS传感器深度学习校正系统是由孙立坤;时文忠;吕建峰设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MEMS传感器深度学习校正系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种MEMS传感器深度学习校正系统，涉及传感器校正技术领域，该系统包括：多源数据采集模块实时采集多种数据并校验缓存后传输；特征提取分析模块处理数据并提取特征，分别传至漂移检测建模和运动冲击判别模块；前者建模计算并监测突变，同步信息；后者判定事件类型输出结果；校正决策执行模块据此执行校正，且内置自检与微调功能保障系统稳定；本发明融合多源数据采集、多维度特征分析、耦合动态回归、深度卷积神经网络等技术，实现传感器全面感知与精准漂移检测；还通过注意力融合联合判别算法等协同运作，精准区分事件类型并针对性校正，维持系统稳定性，提升测量精度与实用价值。

本发明授权一种MEMS传感器深度学习校正系统在权利要求书中公布了：1.一种MEMS传感器深度学习校正系统，其特征在于，该系统包括： 多源数据采集模块：实时采集MEMS三轴加速度计原始数据、环境温度数据及系统累计运行时间，对采集数据进行校验与缓存后，传输至特征提取分析模块； 特征提取分析模块：接收多源数据采集模块传输的数据，计算三轴加速度总模长，构建滑动时间窗口的模长序列与温度序列，计算各采样点信噪比，在检测到时变回归常量突变时提取多维度时频域特征，分别将序列数据与多维度时频域特征对应传输至漂移检测建模模块和运动冲击判别模块； 漂移检测建模模块：接收传输的序列数据，通过耦合动态回归算法构建的回归模型，求解温度线性系数、温度非线性系数、老化关联系数、时变回归常量及动态残差项，并利用深度卷积神经网络进行时序分析计算出初始漂移变化概率；实时监测时变回归常量的变化，当检测到时变回归常量突变时，向运动冲击判别模块发送突变触发信号，并同步传输回归系数变化率、动态残差标准差、老化因子； 运动冲击判别模块：接收传输的多维度时频域特征，利用注意力融合联合判别算法进行融合处理，结合信号突变持续时间阈值进行事件类型判定，输出漂移置信度与事件类型判定结果至校正决策执行模块，注意力融合联合判别算法的数学表达式为：，其中，为漂移置信度，输出值范围为[0,1]，为sigmoid激活函数，为注意力权重，为回归系数变化率，为动态残差标准差，为老化因子，为时域冲击峰值因子，为频域5-20Hz频段能量占比； 校正决策执行模块：接收初始漂移变化概率与漂移置信度、事件类型判定结果，依据预设逻辑执行校正决策，对加速度数据进行实时校正；内置自检与模型微调功能，通过监测历史回归系数序列稳定性触发模型微调。

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