一种基于卷积神经网络的高频磁环电感动态阻抗校准方法

本发明提供一种基于卷积神经网络的高频磁环电感动态阻抗校准方法，涉及射频功率电子、开关电源及电磁兼容设计技术领域。方法包括：采集0.1MHz–1GHz频段内高频磁环的幅频响应、相移数据及环境温度，经自适应滤波处理后，通过双分支卷积神经网络分别提取幅频时序特征与相移相位滞后特征，利用双向注意力机制动态融合特征并生成融合特征图，最终输出动态校准系数矩阵以实时修正阻抗测量值。本发明解决了传统方法在高频段(>400MHz)因器件寄生参数和温度漂移导致的校准精度劣化问题，实现了宽温域下微秒级动态响应，同时通过多模态数据融合与抗噪声设计，显著提升了高频非线性工况下的校准鲁棒性。