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龙图腾网恭喜深圳市微特精密科技股份有限公司申请的专利一种测试设备数据同步处理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：CN119892286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510355074.5，技术领域涉及：H04J3/06；该发明授权一种测试设备数据同步处理方法及系统是由程志勇;胡保民;罗辉;梅燃燃设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测试设备数据同步处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种测试设备数据同步处理方法及系统，具体涉及数据同步技术领域，用于解决数据同步自适应优化不足的问题；本发明通过构建端口数据关联图，基于时变邻接矩阵优化端口间的连接关系，并利用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略，基于因果关系模型分析数据同步误差的影响因素，识别端口间数据偏差的传播路径，并计算数据漂移量，使用因果推断优化同步窗口，修正数据漂移，构建统一时间尺度，并基于特征编码提取模态信息，使用自注意力机制建模跨模态数据关联，优化端口间特征匹配，提高数据融合的精度，实现端口数据的高精度同步对齐和融合，为测试设备的数据分析、异常检测提供更高质量数据输入。

本发明授权一种测试设备数据同步处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于，包括如下步骤：根据测试设备各端口数据构建端口数据关联图，并基于时变邻接矩阵确定端口间的连接关系，使用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略；构建因果关系模型，分析数据同步误差的影响因素，识别端口间数据偏差的传播路径，计算数据漂移量，并基于因果推断优化同步窗口，进行数据漂移的修正；对端口数据进行时间对齐，构建统一时间尺度，并基于特征编码提取模态关键信息，基于自注意力机制确定跨模态数据关联，并优化端口间特征匹配；构建因果关系模型，分析数据同步误差的影响因素，识别端口间数据偏差的传播路径，具体过程如下：定义因果变量集合：，其中，XN为端口N的数据流；为时间同步误差，表示端口之间的时钟漂移；为信号干扰强度，表示端口间的信号影响程度；为设备误差，表示传感器或测量装置的系统偏差；使用基于概率图模型的结构学习算法自动学习因果关系，得到因果关系图，因果关系图的节点表示各端口数据及影响因子，边表示因果关系；构建因果关系图后，使用传递熵计算数据偏差的影响程度；传递熵表达式为：，其中，HX表示数据流的信息熵，表示端口i的数据对端口j的未来值的影响强度，和分别为端口i和j在时刻t的数据流；通过计算所有端口间的传递熵，构建出数据偏差传播矩阵：，式中，表示端口k的数据对端口j的未来值的影响强度；计算数据漂移量，并基于因果推断优化同步窗口，进行数据漂移的修正，具体过程如下：根据端口间的传递熵构建的数据偏差传播矩阵确定传播路径，使用因果干预计算数据漂移量：将端口数据的理论值与实际观测值之间的偏差作为数据漂移量；基于贝叶斯推断计算数据偏差的贡献量，表达式为：，为后验概率，表示已知实际观测值X后，端口i的数据漂移量真实发生的概率；为存在端口i数据漂移量过程观测到实际观测值X的概率，为数据漂移量的先验概率，为实际观测值X发生的总概率；定义同步误差函数：，其中，是数据同步窗口，是窗口大小与漂移误差的关系函数；使用最优化方法求解同步误差最小的窗口大小：，其中，为最小的同步窗口；选择最小的同步窗口进行最小化数据漂移误差。

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