本發明涉及數據清洗處理，尤其涉及基于深度學習與數據特征匹配的大數據清洗方法。

背景技術：

1、在現代信息存儲與通信領域，數據完整性和可靠性面臨著多種復雜挑戰，尤其是在高噪聲電磁環境、非穩定存儲介質及高速數據交互場景下，傳統的數據清洗和糾錯方法往往難以保障數據的精準恢復和長期可用性。

2、目前，針對電磁干擾和存儲介質噪聲的主流數據處理方法主要包括低通濾波、插值重構、誤碼校正（ecc）、數據冗余存儲（raid）等，但這些方法在實際應用中存在明顯的局限性：傳統低通濾波或插值算法難以有效去除高頻非線性干擾，導致信號畸變仍然存在，影響數據精度。ecc等方法通常依賴固定的冗余比特進行錯誤校正，但在強干擾環境下，超出ecc糾錯能力的數據錯誤會累積，最終導致數據不可恢復。

技術實現思路

1、本發明提供了基于深度學習與數據特征匹配的大數據清洗方法。

2、基于深度學習與數據特征匹配的大數據清洗方法，包括以下步驟：

3、s1：實時監測數據采集環境的電磁干擾強度分布，通過電磁指紋圖譜生成器構建三維電磁污染拓撲地圖；

4、s2：根據電磁污染拓撲地圖的動態變化，激活抗干擾清洗通道，每個通道生成包括頻段隔離參數、信號再生系數和量子退火初始條件的通道配置指令集；

5、s3：接收通道配置指令集，執行數據脈沖波形重建與特征修復的雙重操作，其中波形重建基于電磁輻射殘留痕跡逆向補償，補償參數由信號再生系數動態調整，特征修復采用受控量子退火算法消除隱性位翻轉，退火過程的初始溫度由通道配置指令集指定，輸出修復后的潔凈數據塊；

6、s4：將潔凈數據塊回寫至原始存儲介質。

7、可選的，所述s1具體包括：

8、s11，多頻段電磁傳感器陣列部署：在數據采集區域分布式布設多頻段電磁傳感器，同步采集環境中的時域-頻域電磁輻射信號，生成原始電磁指紋序列；

9、s12，時空特征融合編碼：對原始電磁指紋序列進行時間戳對齊與空間坐標映射，通過預訓練的卷積神經網絡（cnn）提取電磁干擾的時空關聯特征，其中卷積神經網絡的輸入層接收頻譜切片數據，輸出層生成包括電磁干擾強度、干擾頻率、空間坐標的三維特征張量；

10、s13，動態拓撲建模：將三維特征張量輸入電磁指紋圖譜生成器，基于圖神經網絡（gnn）對傳感器節點間的干擾傳播路徑建模，通過節點嵌入更新生成三維電磁污染拓撲地圖，所述三維電磁污染拓撲地圖的頂點表示電磁污染強度值，邊權重表示相鄰區域的干擾耦合系數；

11、根據傳感器實時數據流，采用滑動窗口機制更新拓撲地圖，通過對比相鄰窗口的圖譜差異度觸發異常區域重采樣，確保地圖刷新率與電磁環境變化速率匹配。

12、可選的，所述s2具體包括：

13、s21，動態變化檢測與通道觸發：實時監測電磁污染拓撲地圖的變化情況，并根據觸發條件激活抗干擾清洗通道：

14、強度突變檢測：當某個傳感器的電磁干擾強度在短時間內發生劇烈變化，超過預設的變化閾值時，系統將識別該點為異常區域并觸發清洗通道。

15、耦合異常檢測：如果兩個傳感器之間的電磁干擾耦合程度超過設定的干擾擴散閾值，表明干擾可能在空間傳播，系統將對此區域采取清洗措施。

16、頻率沖突檢測：如果某個傳感器的主干擾頻率落入數據信號的工作頻段范圍，可能影響數據傳輸的正常性，系統會對此進行隔離處理。

17、s22，頻段隔離參數計算：針對被激活的清洗通道，計算頻段隔離參數：通過分析受到干擾的傳感器集合，確定受影響頻段，進而生成一個二值參數向量，二值參數向量表示當前清洗通道應屏蔽的頻段，確保后續數據清洗過程避免干擾頻率的影響；

18、s23，信號再生系數動態調整：清洗過程中，動態調整信號補償的力度：

19、通過傳統長短時記憶模型分析歷史干擾數據，預測當前信號恢復所需的補償系數，長短時記憶模型接收預定時間窗口內的歷史干擾強度數據，計算當前信號的再生系數，并利用激活函數對其輸出進行約束；

20、s24，量子退火初始條件設定：基于當前電磁環境的整體干擾程度，設定量子退火的初始溫度。

21、可選的，所述觸發條件包括：

22、強度突變檢測：當某傳感器的電磁干擾強度在短時間內發生劇烈變化，超過強度變化閾值時，將識別為異常區域并觸發清洗通道；

23、耦合異常檢測：若兩個傳感器之間的電磁干擾耦合程度超過設定的空間干擾擴散閾值，表明干擾在空間傳播，即對此區域采取清洗措施；

24、頻率沖突檢測：若某傳感器的主干擾頻率落入數據信號的工作頻段范圍，對此區域進行隔離處理。

25、可選的，所述s24中的量子退火的初始溫度包括計算整個監測區域內的全局干擾熵，評估干擾的整體復雜度，根據全局干擾熵的大小，確定量子退火算法的初始溫度，干擾越復雜，初始溫度越高。

26、可選的，所述s2還包括指令集封裝與傳輸，將頻段隔離參數、信號再生系數和量子退火初始條件封裝為通道配置指令集，通道配置指令集通過通信總線分發到對應的清洗通道。

27、可選的，所述s3具體包括：

28、s31，脈沖波形逆向補償重建，消除電磁干擾對原始數據脈沖信號的影響，并重建后的信號；

29、s32，量子退火特征修復，將重建的信號進行二進制邏輯層面的修復，以消除隱性數據損傷，包括將重建后的信號轉換為二進制位序列，并構造優化能量函數，以衡量信號邏輯位的正確性；計算每個位的翻轉能量，考慮數據噪聲的影響，并確定位級別的理想邏輯狀態；通過時空關聯耦合強度，評估不同位之間的耦合關系，并計算位間的相互影響強度；采用量子退火算法，基于設定的初始溫度，優化整個位序列的能量狀態；

30、s33，通過量子退火過程，獲得最優的邏輯位序列，并將其轉換回修復后的時域信號。

31、可選的，所述s31具體包括采集原始數據脈沖信號，并通過電磁指紋圖譜預提取典型干擾殘留脈沖模板；計算干擾信號的傳播時延，確定不同傳感器對數據源的干擾貢獻；通過信號再生系數動態調整補償幅度，構建基于卷積操作的逆向補償模型，生成補償后的信號，使其接近無干擾情況下的理想信號波形。

32、可選的，所述s33中還包括依據預設的數據塊標準，將修復后的時域信號進行分塊，形成符合應用要求的結構化數據；計算修復數據塊與理想數據塊之間的誤差，并確保誤差在預設容錯閾值內，輸出最終的潔凈數據塊。

33、可選的，所述s4包括采用物理信號注入方法，將潔凈數據塊按存儲介質的物理編碼規則?(如nand閃存的p/e周期特性)回寫至原始存儲介質。

34、本發明的有益效果：

35、本發明，通過電磁污染拓撲建模與動態清洗通道激活機制，能夠精準檢測環境中的電磁干擾源，并基于時空特征提取對受影響的數據進行波形重建和特征修復，特別是基于卷積逆向補償的脈沖波形重建，能夠動態調整信號補償幅度，并結合電磁指紋圖譜中的干擾殘留模板，實現對電磁干擾導致的脈沖畸變的精準恢復，相比傳統基于低通濾波或插值修復的方法，本發明可以更有效去除非線性干擾分量，確保數據信號完整性，提高恢復數據的保真度。

36、本發明，采用受控量子退火特征修復技術，通過構造包含單點位翻轉能量與時空耦合強度的優化能量函數，結合存儲介質特征和電磁環境變化情況，實現數據邏輯層面的動態校正，相比傳統的基于誤碼率（ber）檢測的糾錯算法，本發明可在高干擾環境下，通過全局優化策略找到最優數據位序列，提高數據邏輯恢復的魯棒性，此外，基于全局干擾熵的退火溫度自適應調整，可在高噪聲環境下增強對復雜干擾模式的糾錯能力，在低噪聲環境下減少計算開銷，優化計算效率。