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龙图腾网获悉北京航空航天大学江西研究院申请的专利一种基于参数优化的信号分解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：CN120724111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511220539.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于参数优化的信号分解方法是由彭翀;孙新雨;陈洁;王基坤;张蕤;车众元;王弛;应维佳设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数优化的信号分解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参数优化的信号分解方法，属于信号分析技术领域。所述方法包括：将待分解信号输入基于变分模态分解的信号分解模型输入层，所述待分解信号为多频段混合信号；采用多目标粘液霉算法对信号分解模型的参数进行优化，所述参数包括分解层数和惩罚因子，目标函数包括最小化相关系数和包络熵；优化分解层数和惩罚因子，记录最佳的参数组合和相应的目标函数值，直到满足信号分解要求，输出最优参数组合；根据最优参数组合，对输入的复杂信号再次进行变分模态分解，得到一组具有不同中心频率和有限带宽的模态分量。该方法能够准确地提取信号的特征信息，并通过优化参数提高信号分解的效果，适用于复杂信号的分解与分析。

本发明授权一种基于参数优化的信号分解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数优化的信号分解方法，用于处理包含多个不同频率成分的复杂信号，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将待分解信号输入基于变分模态分解的信号分解模型输入层，所述待分解信号为多频段混合信号； 步骤2、采用多目标粘液霉算法对信号分解模型的参数进行优化，所述参数包括分解层数和惩罚因子，目标函数包括最小化相关系数和包络熵；包括： 步骤2.1、初始化：随机生成初始解群，设定参数搜索空间； 步骤2.2、目标评估：计算各初始解对应的多目标函数值，包括最小化相关系数和包络熵： ， ， ， 式中，C为平均绝对值相关系数；K为本征模态数；uk表示第k个本征模态函数；ft为原始信号；corr.为皮尔逊相关系数；∣⋅∣为取绝对值；Σ为求和，Ep为平均信息包络熵；为第k个本征模态函数在时间t的观测值，所有时间点的观测值求和记为；N为时间点的总个数； 步骤2.3、非支配排序：依据Pareto支配关系对初始解群分层排序，保留前沿解； 步骤2.4、多样性维持：计算前沿解的拥挤距离，淘汰分布密集区域个体； 步骤2.5、黏菌更新：通过多目标粘液霉算法的收缩-扩张机制更新解群位置，平衡全局探索与局部开发； 步骤3、循环执行步骤2，优化分解层数和惩罚因子，记录最佳的参数组合和相应的目标函数值，直到满足信号分解要求，输出最优参数组合； 步骤4、根据最优参数组合，对输入的复杂信号再次进行变分模态分解，得到一组具有不同中心频率和有限带宽的模态分量。

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