贵州大学申请基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统专利，提升计算机电源纹波干扰抑制的稳定性与适配性
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2026-03-25 05:02:48
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国家知识产权局信息显示，贵州大学、深圳市久盟电子科技有限公司申请一项名为“基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统”的专利，公开号CN121722227A，申请日期为2026年2月。
专利摘要显示，本发明提供一种基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统，通过对计算机电源输出端纹波信号进行时域‑频域联合采集解析，生成时域‑频域联合纹波频谱特征映射及电源工作状态关联信息，将二者输入纹波对抗式生成网络，生成虚拟补偿纹波信号，与负载动态波动时序信息输入负载‑纹波动态关联模型，生成负载适配型实时补偿波形，同电源输出能效时序反馈信息与纹波残留监测信息输入纹波对抗式生成网络进行分层迭代优化，基于权重优化后的纹波对抗式生成网络，联动电源输出纹波实时监测链路构建纹波抑制自适应调节链路，迭代调整负载适配型实时补偿波形的相位、幅度及时序配置信息。本发明可以提升计算机电源纹波干扰抑制的稳定性与适配性。
声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。
来源：市场资讯
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