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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于小波自适应阈值的振动信号去噪及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：CN119848430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510023352.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于小波自适应阈值的振动信号去噪及特征提取方法是由李忠涵;张勇波;郭建超;朱世豪;虞金慧;马小兵设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波自适应阈值的振动信号去噪及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小波自适应阈值的振动信号去噪及特征提取方法，涉及振动传感器信号处理技术领域。该方法包含以下步骤：步骤一基于离散小波变换构成的滤波器组对信号的进行多层分解；步骤二自适应计算噪声阈值；步骤三基于SureShrink算法实现小波系数收缩去噪；步骤四基于拟离散小波变换重构振动信号；步骤五基于多层循环神经网络自动提取信号特征。本发明通过基于离散小波变换的信号分解与自适应阈值去噪算法，减小了振动传感器自身噪声及环境扰动带来的误差影响，保留了原始振动信号的绝大多数特征，并针对去噪后的振动信号建立了多层循环神经网络实现了时间特征的自动提取，为后续故障诊断及健康监测算法的搭建提供重要基础。

本发明授权一种基于小波自适应阈值的振动信号去噪及特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波自适应阈值的振动信号去噪及特征提取方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、通过基于离散小波变换构成的滤波器组对采集的振动信号进行高低频信号分解并最终实现振动信号的多层分解； S2、噪声阈值的自适应计算； S3、基于SureShrink算法的小波系数收缩去噪，对不同振动强度、不同频率区间的子波带系数进行自适应阈值判定； S4、基于逆离散小波变换构建多层滤波器组，实现振动信号的重构； S5、基于多层循环神经网络的信号特征自动提取； 在S2中，所述噪声阈值分为全局阈值和SURE阈值；所述噪声阈值考虑信号全部特征，其计算公式如下： 其中，Tuniv为全局阈值，σn为噪声标准差，N为信号长度； 所述SURE阈值仅考虑当前波带小波系数，其计算公式如下： 其中，Tsure为SURE阈值，为噪声方差，Nsub为子波带系数长度，#{·}表示满足条件的元素个数，Yt为当前子波带系数，T为待优化的噪声阈值，i为整数； 在S3中，基于SureShrink算法，对不同振动强度、不同频率区间的子波带系数进行自适应阈值判定，噪声阈值判定计算公式如下： ηN＝log2Nsub32； 其中，ηN、为噪声阈值判定因子； 阈值确定后，基于软阈值方法实现小波系数收缩去噪，幅值小于等于阈值的系数设置为0，大于阈值的系数收缩为该系数与阈值的差值，其计算公式如下： 其中，Tx为小波系数； 在S5中，基于滑窗算法实现长信号的滑窗输入，经过多层循环神经网络自动提取信号的时间特征，得到序列形式的信号特征数据输出。

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