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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于小波包阙值与VMD的泄漏声波降噪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：CN119293411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411832937.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于小波包阙值与VMD的泄漏声波降噪方法及系统是由崔静雯;童语涵设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波包阙值与VMD的泄漏声波降噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于小波包阙值与VMD的泄漏声波降噪方法及系统，属于滤波降噪领域。方法为获取泄漏声波采集信号；基于高信噪比筛选小波包阙值法的关键因子，基于各项因子对泄漏声波采集信号进行多尺度分解，得到预处理信号；对原始鲸鱼算法引入自适应权重因子、局部扰动与全局跳动变异策略形成增强型鲸鱼算法；以最小包络熵作为适应度函数，采用增强型鲸鱼算法优化VMD法获取最优参数组合；采用最优参数组合优化变分模态分解，对预处理信号进行分解，得到固有模态函数分量；对固有模态函数分量进行筛选并重构，实现泄漏信息的降噪。通过将小波包阙值法与变分模态分解结合，能高效降噪并精准提取泄漏声波特征，提升信号分析质量。

本发明授权基于小波包阙值与VMD的泄漏声波降噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小波包阙值与VMD的泄漏声波降噪方法，其特征在于，包括： 获取泄漏声波采集信号； 基于高信噪比筛选小波包阙值法的关键因子，所述关键因子包括最优小波包基函数、分解层数、阙值函数与阙值规则；基于小波包阙值法中各项因子对泄漏声波采集信号进行多尺度分解，采用相关系数法对最后一层节点系数进行筛选与重构，获得预处理信号；所述基于高信噪比筛选小波包阙值法的组成参数，具体为：获取样本原始信号，根据控制变量思想，基于不同小波包基函数、分解层数、阙值函数与阙值规则对样本原始信号进行三轮小波分解，基于重构信号与样本原始信号的信噪比最大筛选最优参数； 其中，第一轮固定分解层数、阙值函数与阙值规则，分别采用N个小波包基函数对样本原始信号进行小波包分解，并对分解得到的最后一层低频信号进行重构，得到第一重构信号；计算第一重构信号与样本原始信号的信噪比，基于信噪比最大筛选出前M个小波包基函数作为初始小波包基函数；其中2≤M＜N； 第二轮固定阙值函数与阙值规则，设定分解层数为1至a层；利用所述M个初始小波包基函数，基于1至a层分解层数对样本原始信号进行小波包分解，并对分解得到的最后一层低频信号进行重构，得到第二重构信号；计算第二重构信号与样本原始信号的信噪比，基于信噪比最大筛选出最优小波包基函数和最优分解层数；其中a＞1； 第三轮固定最优小波包基函数和最优分解层数，设定b种阙值函数以及c种阙值规则；采用最优小波包基函数和最优分解层数，基于不同阙值函数和阙值规则对样本原始信号进行小波分解，并对分解得到的最后一层低频信号进行重构，得到第三重构信号；计算第三重构信号与样本原始信号的信噪比，基于信噪比最大筛选出最优阙值函数和最优阙值规则；其中b＞1，c＞1； 以最小包络熵作为适应度函数，采用增强型鲸鱼算法优化变分模态分解法获取最优参数组合；其中，采用增强型鲸鱼算法对初始鲸鱼个体位置进行更新，具体包括：生成随机数p，并判断所述随机数p是否大于等于0.5；若是，则引入权重因子，选择螺旋更新机制更新各所述鲸鱼个体位置；若否，则继续判断参数是否大于1；若是，则选择随机搜索机制更新各所述鲸鱼个体位置；若否，则引入差分变异微扰因子，选择收缩包围机制更新各所述鲸鱼个体位置： ； ； 其中，为当前随机选取的位置向量，为差分变异微扰因子，F为变异尺度因子；为鲸鱼个体与猎物之间的距离；为参数； 采用所述最优参数组合构建优化变分模态分解，对预处理信号进行分解，得到固有模态函数分量；采用相关系数法对固有模态函数分量进行筛选并重构，实现泄漏信息的降噪。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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