1.一种MEMS振荡器的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取MEMS振荡器的振荡信号数据，对MEMS振荡器的振荡信号数据进行振荡非线性图谱构造，以生成MEMS非线性振荡图谱；

步骤S2：对MEMS非线性振荡图谱进行谱域拓扑解析处理，以生成MEMS动态谱特征结构数据；

步骤S3：通过MEMS动态谱特征结构数据对MEMS振荡器进行自适应模态检测，以生成MEMS振荡模态检测数据；

步骤S4：基于MEMS振荡模态检测数据进行反馈逻辑构建，以生成MEMS实时反馈规则集；

步骤S5：基于MEMS实时反馈规则集进行环境模拟校准，以生成MEMS振荡校准数据；

步骤S6：根据MEMS振荡校准数据进行振荡动态干扰解耦，以生成振荡干扰缓解策略；

步骤S7：利用振荡干扰缓解策略对MEMS振荡器进行自适应调整优化，以生成振荡器自调参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取MEMS振荡器的振荡信号数据，对MEMS振荡器的振荡信号数据进行动态失稳干涉测量，以生成MEMS失稳信号频段数据；

步骤S12：对MEMS失稳信号频段数据进行熵编码非线性揭示，以生成MEMS非线性熵特征图；

步骤S13：采用双频技术对MEMS非线性熵特征图进行双频相干增强处理，以生成MEMS双频增强映射数据；

步骤S14：基于MEMS双频增强映射数据进行三维映射可视化，以生成MEMS非线性振荡图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：通过MEMS非线性振荡图谱进行时频谱域增强处理，以生成MEMS增强时频谱数据；

步骤S22：利用谱域特征综合函数对MEMS增强时频谱数据进行计算，以生成MEMS谱域特征数据；

步骤S23：基于MEMS谱域特征数据进行特征网络拓扑映射，以生成MEMS谱域特征网络图；

步骤S24：获取MEMS振荡器，并结合MEMS谱域特征网络图，对MEMS振荡器进行动态拓扑结构分析，以生成振荡器结构拓扑图；

步骤S25：基于振荡器结构拓扑图进行特征投影及结构化，以生成MEMS动态谱特征结构数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S22中的谱域特征综合函数具体为：其中，F是指MEMS谱域特征数据，xi是指原始数据在时频谱域中的表示，n是指数据点的总数，Δфi是指第i个数据点相对于平均值的偏移量，T是指整个数据的时长，θ是指谱域角度因子，Δψi是指第i个数据点的相位差，λ是指谱域强度因子。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中步骤S3的具体步骤为：步骤S31：利用多维谱特征流行转化公式对MEMS动态谱特征结构数据进行计算，以生成MEMS谱特征流形数据；

步骤S32：对MEMS谱特征流形数据进行自适应模态编码，以生成MEMS模态特征数据；

步骤S33：应用循环神经网络对MEMS模态特征数据进行时序整合处理，以生成MEMS时序模态特征数据；

步骤S34：基于MEMS时序模态特征数据进行自适应池化处理，以生成MESM自适应模态矩阵；

步骤S35：获取MEMS振荡器，通过MESM自适应模态矩阵，对MEMS振荡器进行振荡模态检测，以生成MEMS振荡模态检测数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S31中的多维谱特征流行转化公式具体为：其中，G是指MEMS谱特征流形结构数据，S是指输入谱特征，R是指增加非线性特性的参考函数，m是指代输入的MEMS动态谱特征结构数据中的数据点总数，γ表示指数函数，t是指时间变量，sj是指谱特征中的第j个数据点，δ是指流形权重常数，β是指一个非线性调节因子，调节谱特征的强度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：基于MEMS振荡模态检测数据进行数据表征化处理，以生成异构模态特征映射数据；

步骤S42：利用异构模态特征映射数据进行高维反馈路径嵌入，以生成高维反馈特性数据；

步骤S43：通过信息熵原理对高维反馈特性数据进行特征逻辑熵编码，以生成逻辑熵编码映射数据；

步骤S44：基于逻辑熵编码映射数据进行反馈拓扑网络构建，以生成拓扑反馈关系矩阵；

步骤S45：根据拓扑反馈关系矩阵进行实时反馈规则融合，以生成MEMS实时反馈规则集。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：步骤S51：利用分布式聚类算法对MEMS实时反馈规则集进行环境特征聚类，以生成MEMS环境特征数据；

步骤S52：基于MEMS环境特征数据进行虚拟环境合成，以生成MEMS环境模拟数据；

步骤S53：通过MEMS环境模拟数据进行响应偏差检测，以生成响应偏差报告；

步骤S54：结合响应偏差报告进行校准规则编制，以生成动态校准规则集；

步骤S55：利用动态校准规则集对MEMS振荡器进行实时精密校准，以生成MEMS振荡校准数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：步骤S61：对MEMS振荡校准数据进行多维干扰识别处理，以生成振荡干扰识别数据，对振荡干扰识别数据进行数据模式转换，以生成干扰模式指标图；

步骤S62：通过干扰模式指标图进行网络干扰感知，以生成干扰源数据报告；

步骤S63：结合干扰模式指标图和干扰源数据报告进行自适应干扰建模，以生成动态干扰预测模型；

步骤S64：基于动态干扰预测模型对MEMS振荡器进行实时干扰缓解处理，以生成振荡干扰缓解策略。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S7的具体步骤为：步骤S71：对振荡干扰缓解策略进行深度特征提取，以生成振荡特征矩阵；

步骤S72：采用深度强化学习模型对振荡特征矩阵进行策略学习优化处理，以生成振荡优化策略；

步骤S73：利用振荡优化策略对MEMS振荡器进行参数自适应微调，以生成振荡器自调参数。