买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种数字示波器中瞬态信号的异常捕获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：CN120275884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510347322.1，技术领域涉及：G01R35/00；该发明授权一种数字示波器中瞬态信号的异常捕获方法是由李承阳;黄武煌;杜雨杭;杨扩军;张沁川;邱渡裕;叶芃;田书林;王厚军设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字示波器中瞬态信号的异常捕获方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字示波器中瞬态信号的异常捕获方法，先提取瞬态信号中的异常信号以及系统噪声，然后对异常信号做多段自适应信号拟合，获取参考模板矩阵，最后基于参考模板矩阵采样滑动窗口比对方式计算各采样点与对应参考模板矩阵间元素的曼哈顿距离，并结合判定阈值统计窗口内满足距离阈值的比例，若满足距离阈值的比例则判定为匹配，触发捕获信号并上传捕获的异常信号。

本发明授权一种数字示波器中瞬态信号的异常捕获方法在权利要求书中公布了：1.一种数字示波器中瞬态信号的异常捕获方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、提取瞬态信号中的异常信号以及系统噪声； 1.1、打开数字示波器的异常检测模式，然后接入瞬态信号进行异常检测，当检测到瞬态信号出现异常时，提取瞬态信号中的异常部分并以矩阵形式存储，记为异常信号； ； 其中，表示异常信号在第个采样时刻采集的第个采样点的值，为每个采样时刻采集的采样点数量，表示采样时刻数； 1.2、数字示波器在无信号输入时采集系统噪声，同样以矩阵形式存储，设存储的系统噪声为； ； 其中，表示系统噪声在第个采样时刻采集的第个采样点的值； 2、提取噪声阈值； 将系统噪声中最大值减去最小值的差值作为噪声阈值； 3、对异常信号做多段自适应信号拟合，获取参考模板矩阵； 3.1、根据异常信号的时域极值分布特征确定分段点； 3.1.1、提取异常信号中每个采样点的幅值构成幅值矩阵； ； 其中，为对应的幅值； 3.1.2、将幅值矩阵按照采样时刻以串行向量形式表示为： ； 3.1.3、遍历幅值矩阵中每个元素，比较左右相邻两个元素的大小，若均大于两个元素，则记录幅值为极大值，其对应的坐标记为； 待元素遍历完成后构建极大值矩阵； ； 其中，为极大值编号，，为极大值的个数； 遍历极大值矩阵中每个极大值，若满足相邻两个极大值相等且相邻两个极大值之间存在一个极小值，则保留这两个相邻极大值；否则，仅保留两个极大值中任意一个； 3.1.4、遍历幅值矩阵中每个元素，比较左右相邻两个元素的大小，若均小于两个元素，则记录幅值为极小值，其对应的坐标记为； 待元素遍历完成后构建极小值矩阵； ； 其中，为极小值编号，，为极小值的个数； 遍历极小值矩阵中每个极小值，若满足相邻两个极小值相等且相邻两个极小值之间没有极大值，则保留两个极小值中任意一个；否则，两个极小值都保留； 3.1.5、根据极值矩阵中第一个极值点的坐标确定分段点； 3.1.5.1、以为基准，对极大值矩阵或极小值矩阵中之后的元素进行删除，其剩余的元素编号记为，，； 3.1.5.2、比较第一个极大值点坐标与第一个极小值点坐标的大小，当时，进入步骤3.1.5.3；当时，进入步骤3.1.5.4； 3.1.5.3、以坐标、为起始点，即初始化，依次遍历每个极值点，判断异常信号上升趋势中的极大值和极小值：如果满足且，则判定为异常信号上升趋势中的噪声点，并从极大值矩阵中移除，同时将从极小值矩阵中移除；完成判断后再继续判断下降趋势中的极大值和极小值：如果满足且，则判定为异常信号下降趋势中的噪声点，并从极小值矩阵中移除，同时将从极大值矩阵中移除，记移除后的极大值矩阵为、极小值矩阵为； 3.1.5.4、以坐标、为起始点，即初始化，依次遍历每个极值点，判断异常信号上升趋势中的极大值和极小值：如果满足且，则判定为异常信号上升趋势中的噪声点，并从极大值矩阵中移除，同时将从极小值矩阵中移除；完成判断后再继续判断下降趋势中的极大值和极小值：如果满足且，则判定为异常信号下降趋势中的噪声点，并从极小值矩阵中移除，同时将从极大值矩阵中移除，记移除后的极大值矩阵为、极小值矩阵为； 3.1.5.5、根据极大值矩阵为和极小值矩阵为获取分段点； 当时，如果为奇数，则分段点为极大值矩阵中的极大值；如果为偶数，则分段点为极小值矩阵中的极小值，因此分段点用公式表示为： ； 当时，如果为奇数，则分段点为极小值矩阵中的极小值；如果为偶数，则分段点为极大值矩阵中的极大值，因此分段点用公式表示为： ； 其中，表示分段点的个数； 3.2、基于分段点对每一段进行独立拟合； 将异常信号起止区间划分为个信号区间段，依次记为：； 采用最小二乘法分别对每个信号区间段进行拟合，拟合公式如下： ； 其中，为拟合变量，、为待拟合的多项式系数，为个信号区间段对应的拟合阶数； 构建异常信号的分段多项式拟合模型； ； 3.3、基于分段多项式拟合模型中每段内各采样点的拟合值，将异常信号中各采样点的采样值替换成拟合值，得到异常信号的参考模板矩阵； ； 其中，表示采样点的拟合值； 4、待测信号的异常捕获； 4.1、打开数字示波器的异常捕获功能，然后接入待测信号进行实时采集，记第次采集到的待测信号矩阵为： ； 4.2、计算待测信号矩阵与参考模板矩阵间各对应元素的曼哈顿距离； ； 4.3、统计曼哈顿距离大于距离阈值的元素个数，总个数记为； 4.4、计算距离概率； ； 4.5、判断距离概率是否大于预设的概率阈值，若满足，则采集停止，输出测信号矩阵为检测的异常信号；否则，进入步骤4.6； 4.6、令；将中第一个元素移除，再在的末尾补充下一个采样点，从而得到第次采集到的待测信号矩阵 4.7、返回步骤4.2进行下一轮迭代。

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电子科技大学，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。