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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利基于多层分解的振源响应信噪分离方法及系统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：CN114330459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210013626.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于多层分解的振源响应信噪分离方法及系统是由房启强;张传飞;程卫东设计研发完成，并于2022-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层分解的振源响应信噪分离方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多层分解的振源响应信噪分离方法及系统，属于机械振动信号处理技术领域，对混合信号进行分解，并通过共有成分选择的方法选择子分量并组合成第一真实信号分量，其余分量组合为第一噪声信号分量；对第一真实信号分量和第一噪声信号分量分别进行分解，组合之后得到第二真实信号分量和第二噪声信号分量；去除第二真实信号分量中与冲击响应同频的噪声，获得更加完整准确的第三真实信号分量；对共振稀疏分解算法参数中的品质因子进行确定。本发明对含有各类噪声的冲击响应实现了净化，具有更加良好的鲁棒性，满足了对大多数工作条件下采集信号的净化要求，具有广泛适用性；改进的振动源响应共有成分选择方法对共有成分判定更加全面准确。

本发明授权基于多层分解的振源响应信噪分离方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层分解的振源响应信噪分离方法，其特征在于，包括：步骤1：采用奇异谱分析对混合信号进行分解，并通过共有成分选择的方法选择子分量并组合成第一真实信号分量，其余分量组合为第一噪声信号分量；所述奇异谱分析包括将长度为L的原始时间序列x按照滑动窗长τ进行数据分割，映射到M＝N的空间中，从而构建出矩阵形式的轨迹矩阵A，其中N＝L-M+1；利用轨迹矩阵A进行奇异值分解，将轨迹矩阵A看作是具有N维特征向量的M个数据集，奇异值分解的目的是对轨迹矩阵的降秩处理，将A分解为秩为l的正交矩阵之和，得到奇异值与特征值的对应关系；按照实际需求和目标信号特征，将信号分成若干个不连续的子集；假设含噪混合信号xt按周期切片分成n个片段，第i个片段经信号分解方法分解成mi个子分量；将第i个片段分解得到的m个子分量自由组合，共Mi种情况；利用DTW测量第i个片段和第j个片段得到的子分量的相似性距离，其中第j个片段的每一种子分量组合情况均与第i个片段的所有子分量组合情况做DTW相似性距离测量，共得到DTWi×j个相似性距离值，构造一个Mi行Mj列的距离矩阵DistMi×Mj；选择第1个片段为基础，只用第1个片段和其它n-1个片段做DTW相似性测量，获得n-1·DTWi×j个相似性距离值，同时引入排列熵HPE指标判断共有成分；步骤2：利用匹配追踪算法对第一真实信号分量和第一噪声信号分量分别进行分解，组合之后得到第二真实信号分量和第二噪声信号分量；匹配追踪算法目的是将原始的复杂信号分解成若干个原子，然后忽略稀疏系数相对较小的原子，保留稀疏系数较大的原子组合成重构信号，保留并突出原始信号的主要特征，舍弃杂乱的噪声部分，包括：构建过完备原子库，即该原子库中的原子能张成整个希尔伯特空间，且存在线性相关的原子；将原始信号用过完备原子库中的原子的线性组合和一个残差信号来表示；步骤3：利用共振稀疏分解算法去除第二真实信号分量中与冲击响应同频的噪声，获得更加完整准确的第三真实信号分量；利用SOM聚类算法对共振稀疏分解算法参数中的品质因子进行确定；所述共振稀疏分解算法包括：可调品质因子小波变换和形态分量分析，利用双通道滤波器组对信号进行分解与重构，通过形态分量分析，确定高、低共振分量的近似值。

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