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龍圖騰網獲悉北京欣智恒科技股份有限公司申請的專利一種智能化信號處理方法及系統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：CN119691408B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510199822.5，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種智能化信號處理方法及系統是由鞏正軒設計研發完成，并于2025-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智能化信號處理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種智能化信號處理方法及系統，方法包括信號采集、信號預處理、頻域分析、局部均值分解、掩膜信號處理、特征提取、分類驗證和信號監管。本發明屬于信號處理領域，具體是指一種智能化信號處理方法及系統，本方案引入動態預加重系數和窗口函數進行信號預處理；基于動態濾波調整進行頻域分析，使用動態濾波器調整頻譜，去除噪聲并保留有效信號；通過優化邊界條件，提升分解效率并減少誤差；進而提升信號監測的準確性；通過倒譜升值增強高階特征，提高信號的分類判別力；基于設計情境感知濾波器使得特征提取更具針對性和靈活性；基于設計位置更新因子、位置收縮函數和進化步長優化信號分類模型，進而提高信號監測的效果。

本發明授權一種智能化信號處理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種智能化信號處理方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：信號采集； 步驟S2：信號預處理； 步驟S3：頻域分析； 步驟S4：局部均值分解； 步驟S5：掩膜信號處理； 步驟S6：特征提取； 步驟S7：分類驗證； 步驟S8：信號監管； 在步驟S2中，所述信號預處理是去除噪聲并增強電磁信號高頻特征；對接收電磁信號進行預加重，表示為：；使用窗口函數分割電磁信號幀；表示為：；；；其中，是經過預加重后的電磁信號；是原始采集的電磁信號；是動態預加重系數，t是時間；是基礎預加重系數；是加重調整因子；是電磁信號的前一個采樣點值；n1是采樣點索引；是加窗調節因子； 在步驟S4中，所述局部均值分解是極值局部均值與幅值計算，表示為：；；滑動平均計算局部均值和幅值，表示：；；；；停止準則值f表示為：；初步重構信號表示為：；其中，是相鄰極值點的局部均值反映電磁反映信號的平滑趨勢；是相鄰極值點的局部幅值，反映電磁信號的振幅變化；和是電磁信號中的相鄰極值點；是電磁信號去除局部均值后的結果；是電磁信號的標準化振動成分；是滑動窗口中的局部均值；是滑動窗口中的局部幅值；是t時刻的輸入信號；k是滑動窗口的長度；是電磁信號的總采樣點數；n是電磁信號的采樣點索引；z是當前分解后的誤差信號；是信號殘差的第n個采樣點值；z1是信號殘差的均值；是停止準則的閾值；是初步重構后的信號；是本征模態函數；是分解的殘余信號j是IMF的總數量；p是IMF索引；是幅值調節因子； 在步驟S6中，所述特征提取是對功率譜取對數，表示為：；對功率譜對數進行傅里葉逆變換，得到倒譜系數，表示為：；進行倒譜升值，增強倒譜系數中的高階特征，表示為：；引入情境感知濾波器，表示為：；；調整后的倒譜系數表示為：；；其中，是信號的功率譜；是信號的頻譜；是倒譜系數；是傅里葉逆變換；是經升值后的倒譜系數；是倒譜系數的原始值；n2是倒譜系數的階次；L是升值長度；是情境感知濾波器的頻率響應；是衰減系數；d是調節參數；exp·是指數函數；是調整后的倒譜系數；是基礎衰減系數；是衰減調節因子；f是當前頻率；是中心頻率；是0到1的隨機數，每次獨立；是基礎調節參數；是調制幅度控制因子； 在步驟S7中，所述分類驗證是基于多類SVM對進行處理后的電磁信號數據進行分類，構建信號分類模型；并進行信號分類模型優化；包括： 步驟S71：基于加重調整因子、調節參數、濾波調節系數、加窗調節因子、衰減調節因子、調制幅度控制因子、幅值調節因子、多類SVM中的核函數和懲罰參數建立參數優化空間，并初始化優化種群中個體位置，將基于個體位置得到的分類正確率作為個體適應度值；個體位置初始化表示為：；其中，和分別是第o+1個個體和第o個個體初始化的位置；p是控制參數； 步驟S72：個體位置更新表示為： ； ； ； ； 其中，個體第c維度的迭代位置，T是迭代次數，Tmax是最大迭代次數；是全局最優解；是修正參數；是位置更新因子；是位置收縮函數；rand是0到1的隨機數；是種群中隨機個體位置；是進化步長；是與全局最優解的差異百分比；是調節因子；是最小權重；是擾動因子；是控制因子；是收斂項；是最大開發因子；是種群當前分布的方差；是種群初始分布的最大方差；是梯度調節因子；是適應度值梯度； 步驟S73：預先設有適應度閾值，當存在個體適應度值高于適應度閾值，則優化完整，基于個體位置得到建立完成的信號分類模型；若達到最大迭代次數則返回步驟S71；否則繼續進行位置迭代。

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