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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所申請的專利一種信號數(shù)據(jù)融合方法和識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114202015B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111419247.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種信號數(shù)據(jù)融合方法和識別方法是由劉遠(yuǎn)慶;柳軍;王文彬;劉建坡;甘述紹設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種信號數(shù)據(jù)融合方法和識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種信號數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)；采用自適應(yīng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對所述m個傳感器在t～t+h時刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到所有數(shù)據(jù)的本征模函數(shù)以及對應(yīng)的殘值；將各個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的本征模函數(shù)按照時刻抽取融合，得到各個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣；將得到的各個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行堆疊，得到所有數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣。本發(fā)明能夠在將一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矩陣型數(shù)據(jù)的同時展現(xiàn)更多數(shù)據(jù)特征細(xì)節(jié)。

本發(fā)明授權(quán)一種信號數(shù)據(jù)融合方法和識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種信號數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)；2采用自適應(yīng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解對所述m個傳感器在t～t+h時刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到所有數(shù)據(jù)的本征模函數(shù)以及對應(yīng)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(shù)據(jù)Dit，對所述數(shù)據(jù)Dit添加n個高斯白噪聲，得到n個數(shù)據(jù)Dit1～Ditn；22對添加白噪聲后的數(shù)據(jù)Dit1～Ditn分別采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法進(jìn)行一次迭代計算，得到初始本征模函數(shù)IMF11～I(xiàn)MF1n；23對得到的n個初始本征模函數(shù)取均值，并將所述均值作為數(shù)據(jù)Dit的本征模函數(shù)IMF1，用數(shù)據(jù)Dit減去所述本征模函數(shù)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(xù)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(jié)束，共得到K個本征模函數(shù)IMF1～I(xiàn)MFK以及殘值Res，并記第i個傳感器數(shù)據(jù)在t時刻的本征模函數(shù)IMF1it～I(xiàn)MFKit及殘值Resit；25分別取第i個傳感器在t+1～t+h時刻數(shù)據(jù)Dit+1～Dit+h，重復(fù)所述步驟21至所述步驟24，得到第i個傳感器數(shù)據(jù)在第t+1～t+h時刻的本征模態(tài)函數(shù)IMF1it+1～I(xiàn)MFKit+1,……IMF1it+h～I(xiàn)MFKit+h以及對應(yīng)的殘值Resit+1～Resit+h；26重復(fù)所述步驟21至所述步驟25，得到所有傳感器數(shù)據(jù)的本征模函數(shù)IMF11t～I(xiàn)MFK1t,……IMF11t+h～I(xiàn)MFK1t+h……IMF1mt～I(xiàn)MFKmt,……IMF1mt+h～I(xiàn)MFKmt+h以及對應(yīng)的殘值Res1t～Res1t+h……Resmt～Resmt+h；3將各個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的本征模函數(shù)按照時刻抽取融合，得到各個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣，具體包括以下子步驟：31將第1個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的本征模態(tài)函數(shù)IMF11t～I(xiàn)MF11t+h按照行的方式并列，得到第1個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的IMF1矩陣：32將第1個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的本征模態(tài)函數(shù)IMF21t～I(xiàn)MFK1t+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(shù)據(jù)在t～t+h時刻的IMF2矩陣～I(xiàn)MFK矩陣，以及Res1矩陣；33將得到的第1個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的IMF1矩陣～I(xiàn)MFK矩陣以及Res1矩陣進(jìn)行堆疊得到第1個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣：4將得到的各個傳感器數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行堆疊，得到所有數(shù)據(jù)在t～t+h時刻的模態(tài)分解數(shù)據(jù)矩陣。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所，其通訊地址為：200050 上海市長寧區(qū)長寧路865號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。