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龍圖騰網恭喜北京交通大學申請的專利基于多層分解的振源響應信噪分離方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114330459B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210013626.0，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權基于多層分解的振源響應信噪分離方法及系統是由房啟強;張傳飛;程衛東設計研發完成，并于2022-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多層分解的振源響應信噪分離方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于多層分解的振源響應信噪分離方法及系統，屬于機械振動信號處理技術領域，對混合信號進行分解，并通過共有成分選擇的方法選擇子分量并組合成第一真實信號分量，其余分量組合為第一噪聲信號分量；對第一真實信號分量和第一噪聲信號分量分別進行分解，組合之后得到第二真實信號分量和第二噪聲信號分量；去除第二真實信號分量中與沖擊響應同頻的噪聲，獲得更加完整準確的第三真實信號分量；對共振稀疏分解算法參數中的品質因子進行確定。本發明對含有各類噪聲的沖擊響應實現了凈化，具有更加良好的魯棒性，滿足了對大多數工作條件下采集信號的凈化要求，具有廣泛適用性；改進的振動源響應共有成分選擇方法對共有成分判定更加全面準確。

本發明授權基于多層分解的振源響應信噪分離方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多層分解的振源響應信噪分離方法，其特征在于，包括：步驟1：采用奇異譜分析對混合信號進行分解，并通過共有成分選擇的方法選擇子分量并組合成第一真實信號分量，其余分量組合為第一噪聲信號分量；所述奇異譜分析包括將長度為L的原始時間序列x按照滑動窗長τ進行數據分割，映射到M＝N的空間中，從而構建出矩陣形式的軌跡矩陣A，其中N＝L-M+1；利用軌跡矩陣A進行奇異值分解，將軌跡矩陣A看作是具有N維特征向量的M個數據集，奇異值分解的目的是對軌跡矩陣的降秩處理，將A分解為秩為l的正交矩陣之和，得到奇異值與特征值的對應關系；按照實際需求和目標信號特征，將信號分成若干個不連續的子集；假設含噪混合信號xt按周期切片分成n個片段，第i個片段經信號分解方法分解成mi個子分量；將第i個片段分解得到的m個子分量自由組合，共Mi種情況；利用DTW測量第i個片段和第j個片段得到的子分量的相似性距離，其中第j個片段的每一種子分量組合情況均與第i個片段的所有子分量組合情況做DTW相似性距離測量，共得到DTWi×j個相似性距離值，構造一個Mi行Mj列的距離矩陣DistMi×Mj；選擇第1個片段為基礎，只用第1個片段和其它n-1個片段做DTW相似性測量，獲得n-1·DTWi×j個相似性距離值，同時引入排列熵HPE指標判斷共有成分；步驟2：利用匹配追蹤算法對第一真實信號分量和第一噪聲信號分量分別進行分解，組合之后得到第二真實信號分量和第二噪聲信號分量；匹配追蹤算法目的是將原始的復雜信號分解成若干個原子，然后忽略稀疏系數相對較小的原子，保留稀疏系數較大的原子組合成重構信號，保留并突出原始信號的主要特征，舍棄雜亂的噪聲部分，包括：構建過完備原子庫，即該原子庫中的原子能張成整個希爾伯特空間，且存在線性相關的原子；將原始信號用過完備原子庫中的原子的線性組合和一個殘差信號來表示；步驟3：利用共振稀疏分解算法去除第二真實信號分量中與沖擊響應同頻的噪聲，獲得更加完整準確的第三真實信號分量；利用SOM聚類算法對共振稀疏分解算法參數中的品質因子進行確定；所述共振稀疏分解算法包括：可調品質因子小波變換和形態分量分析，利用雙通道濾波器組對信號進行分解與重構，通過形態分量分析，確定高、低共振分量的近似值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區西直門外上園村3號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。