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龙图腾网获悉北京欣智恒科技股份有限公司申请的专利一种智能化信号处理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：CN119691408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510199822.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种智能化信号处理方法及系统是由巩正轩设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化信号处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化信号处理方法及系统，方法包括信号采集、信号预处理、频域分析、局部均值分解、掩膜信号处理、特征提取、分类验证和信号监管。本发明属于信号处理领域，具体是指一种智能化信号处理方法及系统，本方案引入动态预加重系数和窗口函数进行信号预处理；基于动态滤波调整进行频域分析，使用动态滤波器调整频谱，去除噪声并保留有效信号；通过优化边界条件，提升分解效率并减少误差；进而提升信号监测的准确性；通过倒谱升值增强高阶特征，提高信号的分类判别力；基于设计情境感知滤波器使得特征提取更具针对性和灵活性；基于设计位置更新因子、位置收缩函数和进化步长优化信号分类模型，进而提高信号监测的效果。

本发明授权一种智能化信号处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化信号处理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：信号采集； 步骤S2：信号预处理； 步骤S3：频域分析； 步骤S4：局部均值分解； 步骤S5：掩膜信号处理； 步骤S6：特征提取； 步骤S7：分类验证； 步骤S8：信号监管； 在步骤S2中，所述信号预处理是去除噪声并增强电磁信号高频特征；对接收电磁信号进行预加重，表示为：；使用窗口函数分割电磁信号帧；表示为：；；；其中，是经过预加重后的电磁信号；是原始采集的电磁信号；是动态预加重系数，t是时间；是基础预加重系数；是加重调整因子；是电磁信号的前一个采样点值；n1是采样点索引；是加窗调节因子； 在步骤S4中，所述局部均值分解是极值局部均值与幅值计算，表示为：；；滑动平均计算局部均值和幅值，表示：；；；；停止准则值f表示为：；初步重构信号表示为：；其中，是相邻极值点的局部均值反映电磁反映信号的平滑趋势；是相邻极值点的局部幅值，反映电磁信号的振幅变化；和是电磁信号中的相邻极值点；是电磁信号去除局部均值后的结果；是电磁信号的标准化振动成分；是滑动窗口中的局部均值；是滑动窗口中的局部幅值；是t时刻的输入信号；k是滑动窗口的长度；是电磁信号的总采样点数；n是电磁信号的采样点索引；z是当前分解后的误差信号；是信号残差的第n个采样点值；z1是信号残差的均值；是停止准则的阈值；是初步重构后的信号；是本征模态函数；是分解的残余信号j是IMF的总数量；p是IMF索引；是幅值调节因子； 在步骤S6中，所述特征提取是对功率谱取对数，表示为：；对功率谱对数进行傅里叶逆变换，得到倒谱系数，表示为：；进行倒谱升值，增强倒谱系数中的高阶特征，表示为：；引入情境感知滤波器，表示为：；；调整后的倒谱系数表示为：；；其中，是信号的功率谱；是信号的频谱；是倒谱系数；是傅里叶逆变换；是经升值后的倒谱系数；是倒谱系数的原始值；n2是倒谱系数的阶次；L是升值长度；是情境感知滤波器的频率响应；是衰减系数；d是调节参数；exp·是指数函数；是调整后的倒谱系数；是基础衰减系数；是衰减调节因子；f是当前频率；是中心频率；是0到1的随机数，每次独立；是基础调节参数；是调制幅度控制因子； 在步骤S7中，所述分类验证是基于多类SVM对进行处理后的电磁信号数据进行分类，构建信号分类模型；并进行信号分类模型优化；包括： 步骤S71：基于加重调整因子、调节参数、滤波调节系数、加窗调节因子、衰减调节因子、调制幅度控制因子、幅值调节因子、多类SVM中的核函数和惩罚参数建立参数优化空间，并初始化优化种群中个体位置，将基于个体位置得到的分类正确率作为个体适应度值；个体位置初始化表示为：；其中，和分别是第o+1个个体和第o个个体初始化的位置；p是控制参数； 步骤S72：个体位置更新表示为： ； ； ； ； 其中，个体第c维度的迭代位置，T是迭代次数，Tmax是最大迭代次数；是全局最优解；是修正参数；是位置更新因子；是位置收缩函数；rand是0到1的随机数；是种群中随机个体位置；是进化步长；是与全局最优解的差异百分比；是调节因子；是最小权重；是扰动因子；是控制因子；是收敛项；是最大开发因子；是种群当前分布的方差；是种群初始分布的最大方差；是梯度调节因子；是适应度值梯度； 步骤S73：预先设有适应度阈值，当存在个体适应度值高于适应度阈值，则优化完整，基于个体位置得到建立完成的信号分类模型；若达到最大迭代次数则返回步骤S71；否则继续进行位置迭代。

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