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发明已授权

0本发明公开了一种基于希尔伯特黄变换与盲源分离的泄漏声波特征提取方法，包括以下步骤：在被测管道上设置传感器，通过传感器对泄漏点进行信号采集，获取泄漏声波采集信号；利用希尔伯特黄变换对泄漏声波采集信号进行预处理，获取观测信号，并对观测信号采用盲源分离进行处理，获取目标信号；对步骤二中的目标信号进行评价，并对观测信号组成进行优选。本发明的有益效果是：本发明提供的方法通过泄漏时刻采样点偏差和幅值损失两个评价参数对目标处理信号进行评价，该方法能够对泄漏时刻进行准确定位，同时对微弱信号的泄漏幅值的补偿作用明显。

📄 2016102469569 📂 G01M3_24 👤 中国石油大学(华东),钦州学院 📅 2016-04-20

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基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法

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0本发明公开了一种基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，包括以下步骤：在被测管道上设置传感器，通过传感器对泄漏点进行信号采集，获取泄漏声波采集信号；利用小波变换对泄漏声波采集信号进行预处理，获取观测信号，并对观测信号采用盲源分离算法进行处理，获取目标信号；对步骤二中的目标信号进行评价，并对观测信号组成进行优选。本发明的有益效果是：本发明提供的基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法通过泄漏时刻采样点偏差和幅值损失两个评价参数对目标处理信号进行评价，该方法能够对泄漏时刻进行准确定位，同时对微弱信号的泄漏幅值的补偿作用明显。

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基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法

发明已授权

0本发明公开了一种基于小波变换融合盲源分离的泄漏声波特征提取方法，包括以下步骤：利用声波传感器采集泄漏声波信号，获取泄漏声波采集信号；利用小波变换对泄漏声波采集信号进行多层小波分解，每一层小波分解依次获得对应的近似信号，将所述泄漏声波采集信号和近似信号作为观测信号，并对观测信号采用盲源分离算法进行处理，获取目标信号；对步骤二中的目标信号进行评价，并对观测信号组成进行优选。本发明的有益效果是：本发明通过泄漏时刻采样点偏差和幅值损失两个评价参数对目标信号进行评价，该方法能够对泄漏时刻进行准确定位，同时对微弱信号的泄漏幅值的补偿作用明显。

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转让方：中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
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交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

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SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

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钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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