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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省科学院海洋仪器仪表研究所申请的专利一种海洋环境传感器监测数据噪声模型的识别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：CN120524273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511013107.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种海洋环境传感器监测数据噪声模型的识别方法是由孔祥峰;张志成;刘凤庆;刘岩;马然;王婧茹;王阳;蒋庆林设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海洋环境传感器监测数据噪声模型的识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋数据处理领域，公开了一种海洋环境传感器监测数据噪声模型的识别方法，包括如下步骤:获取监测数据，采用CEEMDAN分解方法进行初次分解，计算排列熵筛选出大于等于排列熵阈值的分解项；采用VMD方法进行二次分解，并将二次分解后的各分解项与剩余的分解结果进行组合，生成一个新的分解项数据集；使用AllanTime方差方法对新的分解项数据集中的分解项进行分析，得到初步预测的噪声模型集合；采用极大似然估计方法对新的分解项数据集中的分解项进行AIC和BIC准则计算；结合计算结果，确定各分解项的最终噪声模型。本发明所公开的方法可以实现对海洋环境传感器监测数据中最佳噪声模型的精准匹配。

本发明授权一种海洋环境传感器监测数据噪声模型的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种海洋环境传感器监测数据噪声模型的识别方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤1，获取海洋环境传感器在监测海域内的监测数据，采用CEEMDAN分解方法对监测数据进行初次分解，计算分解结果的排列熵筛选出排列熵大于等于排列熵阈值的分解项； 步骤2，采用VMD方法对筛选出的分解项依次进行二次分解，并将二次分解后的各分解项与初次分解后经筛选剩余的分解结果进行组合，生成一个新的分解项数据集； 步骤3，使用Allan偏差方法和Time方差方法对新的分解项数据集中的分解项进行分析，得到各分解项的初步预测的噪声模型集合； 步骤4，采用极大似然估计方法对新的分解项数据集中的分解项进行AIC和BIC准则计算； 步骤5，在初步预测的噪声模型集合中，结合AIC和BIC准则计算结果，确定各分解项的最终噪声模型； 步骤3的具体方法如下： S31，均值计算：将步骤2生成的新分解项数据集Fst中每个分解项Compt按时间间隔τ划分为个等长子区间，，计算第b个子区间的均值： ； 其中，l表示将数据划分后的子区间个数，N为原始信号的总长度； S32，Allan偏差计算：根据均值计算Allan偏差： ； 其中，2l-1是无偏估计的归一化系数； S33，Time方差计算：基于均值计算每段方差： ； 对全段方差取均值，得Time方差: ； S34，综合判定：对Allan偏差和Time方差分别绘制其随变化的对数曲线，通过最小二乘线性拟合计算得到两条曲线的斜率和；得到和后，根据噪声模型的斜率特征进行匹配，得到分解项Compt的初步预测的噪声模型集合。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省科学院海洋仪器仪表研究所，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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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