基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法

本发明涉及数据清洗处理技术领域，具体涉及基于深度学习与数据特征匹配的大数据清洗方法，包括以下步骤：通过电磁指纹图谱生成器构建三维电磁污染拓扑地图；根据电磁污染拓扑地图的动态变化，激活抗干扰清洗通道，每个通道生成包括通道配置指令集；接收通道配置指令集，执行数据脉冲波形重建与特征修复的双重操作，输出修复后的洁净数据块；将洁净数据块回写至原始存储介质。本发明，实现对电磁干扰导致的脉冲畸变的精准恢复，相比传统基于低通滤波或插值修复的方法，可以更有效去除非线性干扰分量，确保数据信号完整性，提高恢复数据的保真度。