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弱信号提取在量子精密测量中起着关键作用，而估计结果常常受到低信噪比的限制。该研究展示了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的参数估计框架，用于在量子系统中利用自旋噪声测量进行动态磁场估计——这是一个以弱信号为特征的具有挑战性的场景。通过将磁场建模为未知参数，该方法减轻了状态估计中对模型的依赖。此外，通过引入具有实时噪声估计的自适应算法，该方法克服了传统扩展卡尔曼滤波对测量噪声强度的约束，并增强了其实用性。涵盖三种代表性磁场动力学的数值模拟验证了该框架的能力，而实验结果则表明，该方法成功追踪了一个超出传统自旋噪声谱学固有灵敏度的地震磁类信号。