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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于卷积自编码器的舒曼谐振时频图特征提取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：CN116452816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310442345.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于卷积自编码器的舒曼谐振时频图特征提取方法是由黄永明;阙名毅;孟一恒;徐邦杰设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积自编码器的舒曼谐振时频图特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积自编码器的舒曼谐振时频图特征提取方法，其中，卷积自编码器训练的过程为：首先对原始时频图集合进行合并、裁剪、灰度化、标准化，得宽高一致的灰度时频图，然后设计编码器为UNET模型结构、解码器为满足条件约束的映射函数，并将处理后的灰度时频图同时作为训练集和标签，将时频图输入至自编码器中进行迭代训练，梯度更新自编码器中参数。使用该方法可以实现求取时频图像的一阶、二阶导数，从而观察单位像素的变化方向、变化快慢等情况，利于时频图数据的分析，提供了一种时频图数据分析的解决方案。

本发明授权一种基于卷积自编码器的舒曼谐振时频图特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积自编码器的舒曼谐振时频图特征提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：图像预处理，原始时频图集合进行图像合并、保持高不变进行裁剪、灰度化、标准化； 步骤2：根据具体问题选择合适的模型结构作为编码器； 步骤3：设计满足约束条件的解码器函数； 步骤4：将步骤2和步骤3中设计的编码器、解码器进行融合，得卷积自编码器，并将步骤1中处理结束的时频图输入至卷积自编码器中进行计算，将输入的时频图同时作为训练样本和样本标签，计算模型输入输出的均方差作为损失值，根据损失值对模型进行迭代； 步骤5：重复步骤4，直到达到算法的最大迭代数; 其中，所述步骤3中，设计满足约束条件的解码器函数，具体如下：设模型输入的原图像矩阵为，经卷积自编码器输出的图像矩阵为，有逼近于，并且对于图像矩阵中单一元素而言，同时包含时间、频率和幅度的信息， 现设存在函数和满足式1所示，使得： 1 则在足够逼近于的前提下，可视为也包含时间、频率和幅度的信息， 因此，为求得单一元素的变化情况，需要建立约束条件如下： 2 因此，可设函数为： 3 其满足： 4 同时，考虑在实际运算时为矩阵间运算，因此可设所构成的映射矩阵为，元素全为1的方阵为，则有： 5 其中，矩阵间乘法为哈达玛积，即对应位置的元素相乘，为自编码器中解码器。

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