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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于欠收敛神经网络的加速度计冲击信号降噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116822575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310782117.9，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于欠收敛神经网络的加速度计冲击信号降噪方法是由张振海;张文一设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于欠收敛神经网络的加速度计冲击信号降噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于欠收敛神经网络的加速度计冲击信号降噪方法，属于加速度计冲击信号处理领域。本发明实现方法为：使用CEEMD处理原始加速度计冲击信号得到IMF分量和残差，计算超频频率，将主成分频率小于超频频率的IMF分量和残差相加获得过度去噪的加速度计信号；搭建CNN‑LSTM神经网络，使用小数量的训练样本和较低的训练轮数、训练步长和学习率来训练出欠收敛的神经网络，得到权重参数；对待处理的加速度计冲击信号进行降噪处理，利用收敛速度有限的CNN‑LSTM神经网络将降噪结果保持在原始加速度计冲击信号和使用CEEMD处理得到的过度去噪的加速度计信号之间，得到更接近纯净的无噪声的加速度计冲击信号的降噪结果信号。

本发明授权一种基于欠收敛神经网络的加速度计冲击信号降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于欠收敛神经网络的加速度计冲击信号降噪方法，其特征在于，包括如下步骤， S1，将采集到的小数量的原始加速度计冲击信号加入幅值相反的高斯白噪声得到加噪信号，求得加噪信号的包络线，通过判断原始加速度计冲击信号与上下包络线的平均值的差值是否符合条件来确定出多组IMF分量，将求得的多组IMF分量按分解顺序求平均值得到最终的各IMF分量，使用原始加速度计冲击信号减去所有所得各IMF分量之和得到残差； 求得步骤S11所得各IMF分量的频谱，判断出各IMF分量的主成分频率； 根据采样率、IMF1的主成分频率和IMF2的主成分频率计算出超频系数，超频系数如表达式1所示： 其中：cp是超频系数，f1是IMF1的主成分频率，f2是IMF2的主成分频率，fs是采样率； 使用IMF1的主成分频率乘以步骤S13所得超频系数获得超频频率，将主成分频率大于超频频率的IMF分量都去除掉，将其余IMF分量和残差相加获得过度去噪的加速度计信号； S2，搭建CNN-LSTM神经网络，将小数量的获得的过度去噪的加速度计信号作为输出、与之对应的原始加速度计冲击信号作为输入，通过设置训练轮数、训练步长和学习率来训练出欠收敛的神经网络，得到权重参数； S3，使用获得的欠收敛神经网络的权重参数对待处理的加速度计冲击信号进行降噪处理，利用收敛速度有限的CNN-LSTM神经网络将降噪结果保持在原始加速度计冲击信号和使用CEEMD处理得到的过度去噪的加速度计信号之间，得到更接近纯净的无噪声的加速度计冲击信号的降噪结果信号，实现对加速度计冲击信号的高效精准降噪处理，提高冲击测试的精度。

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