基于动力学解耦序列和机器学习辅助的磁场强度估算方法

本申请提供了一种基于动力学解耦序列和机器学习辅助的磁场强度估算方法，属于精密量子测量领域；克服传统磁力计估算方法在计算复杂度、噪声干扰和精度等方面的不足；该方法在减小数据量的前提下，引入了动力学解耦技术，通过对信号的解耦，有效减少了由于环境噪声对估算结果的干扰，抑制了由环境相互作用引起的退相干效应，对磁力计系统的测量数据进行采集、预处理，随后结合机器学习算法对预处理后的数据进行智能分析和训练，通过自主学习和优化估算模型，从而显著提升了磁场测量的准确性与磁场强度估算的精度。本方法不仅提升了磁力计系统的性能，还扩展了其应用范围，特别是在复杂系统和大数据环境中的应用。