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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法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：CN116561564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310530211.5，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法是由史军;刘金龙;孙德华;安思成;门子俊设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法。所述方法在信号能量最佳聚集的分数阶傅里叶变换域上确定信号的支撑区间，并基于分数阶小波变换理论，构建基于数据驱动的用于信号分解的分数阶小波基函数。然后，通过分数阶卷积运算，以构建的分数阶小波基函数为卷积核实现对信号的滤波分解。进一步地，根据构建的分数阶小波基函数设计用于信号重构的分数阶小波基函数，并基于信号分解结果利用分数阶卷积运算实现对信号的完全重构。与现有方法相比，能够避免信号在频域信号能量扩散导致信号各分量成分相互交叠而无法分离的问题。

本发明授权一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的分数阶小波变换自适应信号分解与重构方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤一、给定待分解信号ft，计算信号ft能量最佳聚集的分数阶傅里叶变换域对应的角度αopt，即 步骤二、计算待分解信号ft在其能量最佳聚集的αopt角度分数阶傅里叶变换域上的支撑区间Un＝[un,un+1]，其中nm≤n≤nM且n,nm,nM∈Z；同时，计算出支撑区间中心cn； 步骤三、根据计算出的支撑区间的具体类型，计算支撑区间中心，并构建用于信号分解的分数阶小波基函数，下面分三种情况说明： 1若待分解信号ft在其能量最佳聚集的αopt角度分数阶傅里叶变换域上的支撑区间属于有限支撑区间，即其中-∞＜nm≤n≤nM＜+∞且n,nm,nM∈Z；则有 2若待分解信号ft在其能量最佳聚集的αopt角度分数阶傅里叶变换域上的支撑区间属于左端无限支撑区间，即其中-∞＝nm≤n≤nM＜+∞且n,nm,nM∈Z，那么有限支撑区间的中心及其对应的分数阶小波基函数表达式分别为： 然而，对于最左端无限支撑区间则有： 3若待分解信号ft在其能量最佳聚集的αopt角度分数阶傅里叶变换域上的支撑区间属于右端无限支撑区间其中-∞＜nm≤n≤nM＝+∞且n,nm,nM∈Z，那么有限支撑区间的中心及其对应的分数阶小波基函数表达式分别为： 然而，对于最右端无限支撑区间则有： 步骤四、利用傅里叶变换的逆变换，获得基于数据驱动的用于信号分解的分数阶小波基函数的时域形式，即 nm≤n≤nM且n,nm,nM∈Z 步骤五、基于构建出的用于信号分解的分数阶小波基函数的分数阶傅里叶变换域形式求解用于信号重构的分数阶小波基函数ψnt，即 nm≤n≤nM且n,nm,nM∈Z 步骤六、利用傅里叶变换的逆变换，获得用于信号重构的分数阶小波基函数的时域形式，即： nm≤n≤nM且n,nm,nM∈Z 步骤七、利用构建的分数阶小波基函数ψnt，通过分数阶卷积运算实现对信号ft进行分解，得到的分解信号为： nm≤n≤nM且n,nm,nM∈Z 步骤八、根据分解得到的信号利用构建的分数阶小波基函数φnt，通过分数阶卷积运算实现信号完全重构，即：

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