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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类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：CN115828138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211554133.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法是由张宇;常家乐;米思娅设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法，对采集到的线性调频信号进行信号预处理，得到有效脉冲信号，再进行包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变化、Mel滤波器组、对数运算、离散余弦变换以及动态差分参数提取的MFCC特征提取过程，得到静态基础特征、一阶差分动态特征和二阶差分动态特征；将三组特征分别输入三个Transformer分类器进行差异性训练，得到预分类特征；再将三组预分类特征进行合并后输入进集成模块，分别进行归一化和三层线性层操作，最后通过一层全连接层，输出得到最终的分类结果。本发明将MFCC特征和Transformer相结合，提出了适用于线性调频信号的Transformer集成分类方法，有效地解决了配置相同的信号源区分困难的问题。

本发明授权基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法在权利要求书中公布了：1.基于MFCC特征和Transformer集成分类器的LFM信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，信号预处理：对采集到的线性调频信号进行信号预处理，得到有效脉冲信号，所述预处理过程至少包括分帧处理和端点确定； S2，MFCC特征提取：对步骤S1获得的每个有效脉冲信号，进行MFCC特征提取，得到静态基础特征、一阶差分动态特征和二阶差分动态特征，所述特征提取的过程包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变化、Mel滤波器组、对数运算、离散余弦变换以及动态差分参数提取； S3，分类器训练：将三组特征分别输入三个Transformer分类器中进行差异性训练，分类器至少包括两个模块：分割模块和分类模块；所述分割模块中，将输入的特征数据进行归一化后生成适用于Transformer分类器的新特征图，对新特征图进行分割得到子特征图，再将子特征图进行线性映射，使得初始的二维特征图转变为一维向量；经过分类模块，得到预分类特征； S4，数据集成：将经过步骤S3三个Transformer分类器得到的三组预分类特征进行合并后输入进集成模块，分别进行归一化和三层线性层操作，最后通过一层全连接层，输出得到最终的分类结果。

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