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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种隧道震动信号降噪的变分模态分解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：CN120892696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511406347.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种隧道震动信号降噪的变分模态分解方法是由陈祖斌;李继武;李志远;马鹏飞设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道震动信号降噪的变分模态分解方法在说明书摘要公布了：本申请属于隧道超前探测技术领域，具体涉及一种隧道震动信号降噪的变分模态分解方法，包括：初始化灰狼优化算法的参数设置，并构建初始代理种群；将原始振动信号输入到代理种群中每个代理个体中，使用变分模态分解方法对每个代理个体进行信号分解；采用评估指标构建以惩罚因子α和模态数量为联合优化目标的适应度函数，并根据信号分解结果计算代理个体的适应度值，比较得到当前迭代中具有最优适应度值的代理个体；重复迭代过程直至满足终止条件，最终输出最优适应度值的代理个体所对应的参数组合及信号分解结果。本申请能够有效避免模态混叠，欠分解等问题，自动确定参数的最优组合，实现对地震信号的有效分解。

本发明授权一种隧道震动信号降噪的变分模态分解方法在权利要求书中公布了：1.一种隧道震动信号降噪的变分模态分解方法，其特征在于，所述方法包括： 采集隧道掌子面区域含有噪声的原始振动信号； 初始化灰狼优化算法的参数设置，并构建初始代理种群； 将原始振动信号输入到代理种群中每个代理个体中，使用变分模态分解方法对每个代理个体进行信号分解； 采用评估指标构建以惩罚因子α和模态数量为联合优化目标的适应度函数，并根据信号分解结果计算代理个体的适应度值，所述评估指标包括模态稀疏性指标,带宽评价指标和残差项指标；所述模态稀疏性指标为： ，其中，表示第个模态，为第i个模态的时间序列，表示第i+1个模态的时间序列；表示第i个模态与原始振动信号之间的Pearson相关系数，分子项是相邻模态间的Pearso相关系数之和，分母项是所有模态与原始振动信号的Pearso相关系数之和，是原始振动信号； 带宽评价指标为： ，其中表示第个模态的有效带宽，，表示第个模态的频谱方差，，为频率采样点处的功率占总功率的比例，表示模态的中心频率，为信号长度，为第个频率采样点； 所述残差项指标为：，表示原始振动信号在第个采样点的幅值，第个模态在第个采样点的幅值，为信号长度； 比较得到当前迭代中具有最优适应度值的代理个体； 判断是否满足预设终止条件，若不满足，则对代理种群执行灰狼优化算法中的包围、追踪与攻击更新操作，以产生新一代代理个体，并继续迭代； 重复迭代过程直至满足终止条件，最终输出最优适应度值的代理个体所对应的参数组合及信号分解结果，所述参数组合包括惩罚因子α和模态数量。

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