发明专利已授权

基于同步压缩连续小波变换的非周期信号降噪与重构方法

Name: 基于同步压缩连续小波变换的非周期信号降噪与重构方法
Brand: 南昌工程学院
SKU: 2025108630939
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510863093.9 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2025-06-25

公开号

CN121071639A

公开日

2025-12-05

申请人

南昌工程学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2415

IPC 分类号

G06F18_2415 , G01M13_021 , G01M13_028 , G06F18_213 ,

技术画像

所属领域

信号处理信号处理小波变换时频分析

应用场景

通信信号处理, 传感器信号监测, 工业设备故障诊断, 生物医学信号分析, 振动信号分析

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摘要

本发明记载了一种基于同步压缩连续小波变换的非周期信号降噪与重构方法，包括：S1，将原始非周期信号分解为IMF分量；S2，对IMF分量进行去噪，叠加组成修正信号；S3，对修正信号进行连续小波变换得到信号的瞬时频率；通过同步压缩变换在时间‑频率域对瞬时频率进行压缩重排操作，构建EMD‑AWT‑WSST模型，完成齿轮箱非周期振动信号的瞬时转频获取；S4，通过EMD‑AWT‑WSST模型得到时频图，提取时频脊线数据；修正时频脊线数据并拟合提取完整的转速脊线；对原始非周期信号进行角度域重采样，得到重采样后的稳态信号。通过对原始信号模态定向降噪，结合自适应小波阈值和经验模态分解的降噪方法，在强噪声环境下能够有效去除噪声，保留齿轮箱的微弱故障冲击信号。

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN121071639A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于无人机采集多模态数据融合的人体行为识别方法

当前第 / 件

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