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龍圖騰網恭喜中國科學院上海微系統與信息技術研究所申請的專利一種信號數據融合方法和識別方法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：CN114202015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202111419247.3，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權一種信號數據融合方法和識別方法是由劉遠慶;柳軍;王文彬;劉建坡;甘述紹設計研發完成，并于2021-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種信號數據融合方法和識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種信號數據融合方法和識別方法，其中，融合方法包括以下步驟：獲取m個傳感器在t～t+h時刻的數據；采用自適應經驗模態分解對所述m個傳感器在t～t+h時刻的數據進行分解，得到所有數據的本征模函數以及對應的殘值；將各個傳感器數據在t～t+h時刻的本征模函數按照時刻抽取融合，得到各個傳感器數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣；將得到的各個傳感器數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣進行堆疊，得到所有數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣。本發明能夠在將一維數據轉換為矩陣型數據的同時展現更多數據特征細節。

本發明授權一種信號數據融合方法和識別方法在權利要求書中公布了：1.一種信號數據融合方法，其特征在于，包括以下步驟：1獲取m個傳感器在t～t+h時刻的數據；2采用自適應經驗模態分解對所述m個傳感器在t～t+h時刻的數據進行分解，得到所有數據的本征模函數以及對應的殘值，具體包括以下子步驟：21選取第i個傳感器在t時刻的數據Dit，對所述數據Dit添加n個高斯白噪聲，得到n個數據Dit1～Ditn；22對添加白噪聲后的數據Dit1～Ditn分別采用經驗模態分解算法進行一次迭代計算，得到初始本征模函數IMF11～IMF1n；23對得到的n個初始本征模函數取均值，并將所述均值作為數據Dit的本征模函數IMF1，用數據Dit減去所述本征模函數IMF1得到殘值ri1；24對所述殘值ri1按照所述步驟21至所述步驟23的方法繼續K-1次分解，直至得到殘值ri1的極值點不超過2個時，分解結束，共得到K個本征模函數IMF1～IMFK以及殘值Res，并記第i個傳感器數據在t時刻的本征模函數IMF1it～IMFKit及殘值Resit；25分別取第i個傳感器在t+1～t+h時刻數據Dit+1～Dit+h，重復所述步驟21至所述步驟24，得到第i個傳感器數據在第t+1～t+h時刻的本征模態函數IMF1it+1～IMFKit+1,……IMF1it+h～IMFKit+h以及對應的殘值Resit+1～Resit+h；26重復所述步驟21至所述步驟25，得到所有傳感器數據的本征模函數IMF11t～IMFK1t,……IMF11t+h～IMFK1t+h……IMF1mt～IMFKmt,……IMF1mt+h～IMFKmt+h以及對應的殘值Res1t～Res1t+h……Resmt～Resmt+h；3將各個傳感器數據在t～t+h時刻的本征模函數按照時刻抽取融合，得到各個傳感器數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣，具體包括以下子步驟：31將第1個傳感器數據在t～t+h時刻的本征模態函數IMF11t～IMF11t+h按照行的方式并列，得到第1個傳感器數據在t～t+h時刻的IMF1矩陣：32將第1個傳感器數據在t～t+h時刻的本征模態函數IMF21t～IMFK1t+h以及殘值Res1t～Res1t+h按照所述步驟31中的方式并列，得到第1個傳感器數據在t～t+h時刻的IMF2矩陣～IMFK矩陣，以及Res1矩陣；33將得到的第1個傳感器數據在t～t+h時刻的IMF1矩陣～IMFK矩陣以及Res1矩陣進行堆疊得到第1個傳感器數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣 34采用所述步驟31-所述步驟33的方式得到第2～m個傳感器數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣：4將得到的各個傳感器數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣進行堆疊，得到所有數據在t～t+h時刻的模態分解數據矩陣。

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