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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于蜣螂优化算法优化小波阈值的阀门信号降噪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：CN116756491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310720037.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于蜣螂优化算法优化小波阈值的阀门信号降噪方法是由于智龙;胡久安设计研发完成，并于2023-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蜣螂优化算法优化小波阈值的阀门信号降噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于蜣螂优化算法Dungbeetleoptimizer，DBO优化小波阈值的信号降噪方法，属于信号处理技术领域。其特征在于：包括以下步骤：首先对信号进行CEEMDAN分解，得到若干个IMF分量；采用蜣螂优化算法DBO对小波阈值去噪方法选定最优阈值；针对CEEMDAN分解的相关系数较小的IMF分量采用蜣螂优化算法选定的阈值进行小波阈值去噪；将去噪后的IMF分量与其他IMF分量进行信号重构，得到去噪后的信号。本发明具有适用性，能有效解决阈值选取困难和信号的噪声去除问题，保留信号中的有用信息，提高信号的有效性。

本发明授权一种基于蜣螂优化算法优化小波阈值的阀门信号降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蜣螂优化算法优化小波阈值的阀门信号降噪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集阀门在不同泄漏率下的无噪声泄漏信号数据以及有噪声泄漏信号数据，建立原始信号数据集M与含噪信号数据集N； S2、对含噪信号进行完全自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN，得到第一阶IMF分量IMF1n，得到第一阶分量后计算唯一的残余分量r1n，通过得到的r1n，再次分解获得第二阶IMF2n，再计算唯一的残余分量r2n，重复上述步骤，直至残余信号的极值点个数不超过两个为止： Exjt＝IMFjn+rjn1 式中IMFjn为第j个IMF分量；rjn为第j个残余分量； S3、计算完全自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN后的每个IMF分量的相关系数CC： 式中r为IMF分量；x为原始信号；n为IMF分量的个数；相关系数可以用来描述IMF分量与原数据的相关程度，相关系数越接近1，说明该分量与原始数据的相关性越强；如果相关系数CC的绝对值越大，表明r与x的相关性越强；相关系数CC的绝对值越小，则表明r与x的相关性越弱； S4、采用蜣螂优化算法DBO对小波阈值去噪方法选定最优阈值，首先输入阈值a的范围；再随机生成初始值，作为初始种群；根据每个个体位置计算适应度值；根据适应度值和位置信息，更新每个个体位置；根据新的位置信息，重新计算适应度值；记录当前种群中适应度值最高的蜣螂个体最为全局最优解；判断是否到达最大适应度值；最后输出最优阈值a解： S5、针对完全自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN分解后计算出相关系数CC较小的IMF分量，由于其相关系数CC较小，表明其分量与原始信号的相关性比较弱，噪声较多，所以对其采用蜣螂优化算法DBO选定的小波阈值进行小波阈值去噪； S6、将去噪后的IMF分量与其他IMF分量进行信号重构，得到去噪后的信号，重构公式为： 式中IMFnt为第n个IMF分量，Rt为残余分量，xt为降噪后的信号； S7、利用信噪比SNR与误差均方根RMSE的数值来验证仿真效果；信噪比公式： 式中，Ps为信号功率，Pm为噪声功率，xt为有用信号，mt为噪声信号，SNR为信噪比； 均方根误差计算公式为： 式中，N为信号长度，xi为含噪信号，yi为降噪信号；信噪比SNR值越大说明去噪效果越好；与之相反，均方根误差RMSE值越小说明去噪效果越好。

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