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发展量子信息处理器和构建容错架构，关键在于准确表征噪声源并抑制其对量子器件的影响。实际应用中噪声往往随时间漂移，而传统噪声表征与解码方法通常假设噪声平稳或仅提供其时间平均行为，这会导致解码性能欠佳。该工作提出了一个严谨的分析框架，通过利用量子纠错实验的校验子统计量来捕获时变泡利噪声。研究人员提出滑动窗口估计方法，借助解析推导出的最优窗口尺寸，成功重建噪声频率分量。该团队证明了滑动窗口的噪声滤波特性，将窗口大小与频谱截止频率关联，并提出能捕获多重漂移频率的迭代算法。进一步引入重叠窗口算法，实现单次扫描即可捕捉快速多频噪声漂移。针对现象学与电路级噪声模型的仿真验证了该框架的鲁棒性，展示了对多频漂移的稳定追踪。基于估计模型获得的逻辑错误率与真实值高度吻合，相比静态错误模型实现了逻辑错误的显著抑制。该工作提出的窗口化估计方法与自适应解码方案，为仅依靠校验子数据的漂移噪声光谱分析与解码器优化提供了新思路。