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！

龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种高时频聚集度的复杂电磁干扰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：CN115994300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211206719.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种高时频聚集度的复杂电磁干扰信号分解方法是由段建东;路文超;马文涛;侯泽权设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高时频聚集度的复杂电磁干扰信号分解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高时频聚集度的复杂电磁干扰信号分解方法，提出设计了一种基于变分模态分解技术、广义互相关熵准则、相关系数和时频能量聚集目标的复杂电磁干扰信号时频分解方法。提出的方法解决了模式数K和惩罚因子α的选择问题，能够在不丢失和增加子模态的情况下，可以获得最优最合理的子模态数和惩罚因子，从而使分解的时频聚集度达到最优。本发明提出的高时频聚集度的复杂电磁干扰信号分解方法，有助于研究智能电网设备的电磁干扰问题，尤其是对宽频带，密集频点，高复杂度的电磁干扰信号分解计算问题提供了可行且性能优异的方法，为电磁干扰防护和抵御提供解决方案和参考价值。

本发明授权一种高时频聚集度的复杂电磁干扰信号分解方法在权利要求书中公布了：1.一种高时频聚集度的复杂电磁干扰信号分解方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1：对目标电磁干扰信号进行特征测试验证，判断其信号特性是否符合非高斯分布，即峰度不等于3且偏度不等于0，如符合，进入步骤2； 步骤2：将目标的电磁干扰信号进行变分模态分解处理，对变分模态分解需要预设的参数K和α先取初始值，K＝2，α＝1000，执行对应K和α下的变分模态分解，分解得到K个子模态数据以及K个子模态的频谱数据，使用变分模态分解得到的K个子模态的频谱数据构造相似度矩阵，使用广义互相关熵准则对相似度矩阵的各元素进行计算，计算时使用粒子群优化算法对广义互相关熵的内参进行寻优，得到一组广义互相关熵准则计算结果； 步骤3：若步骤2中计算结果等于广义互相关熵最优准则结果，即等于1时，说明最佳K和α已经找到，输出执行步骤4；若不满足准则最优结果，即不等于1时，则继续对K和α的值进行叠加，K增加1，α增加1000，继续执行步骤2，直到步骤2计算结果等于最优广义互相关熵准则结果； 步骤4：将步骤3所得最优K和α值进行变分模态分解，对得到的K个子模态数据进行广义S变换分解，对K组广义S变换分解结果进行叠加，得到时频聚集度最高的时频谱分布，即目标电磁干扰信号的最佳时频谱分布，观察到目标电磁干扰信号的频率和时间分布情况。

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西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路5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”。