天津大学李校博获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于改进VMD-GWO算法的双光梳干涉条纹信号去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：CN115856840B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211481962.4，技术领域涉及：G01S7/493；该发明授权基于改进VMD-GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法是由李校博;石浩男;赵海涵;胡浩丰;翟京生设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进VMD-GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于改进VMD‑GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法，步骤1、获取双光梳干涉条纹信号，得到原始双光梳干涉条纹信号ft；步骤2、将原始双光梳干涉条纹信号ft作为输入信号，进行迭代的VMD‑GWO算法优化与分解处理，得到收敛于适应度函数的最优解k,α；步骤3、将最优解k,α作为得到信号信噪比与包络对称性均为最优的VMD分解参数；步骤4、对各个模态分量进行筛选，选择其中包含双光梳干涉条纹的若干个模态分量；步骤5、舍去高、低频噪声信号；步骤6、重构双光梳干涉条纹信号。与现有技术相比，本发明提高双光梳干涉条纹信号的信噪比以及峰值位置提取的准确性，优化了双光梳干涉条纹的时域形状特征。
本发明授权基于改进VMD-GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进VMD-GWO算法的双光梳干涉条纹信号去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、获取包含目标距离信息的双光梳干涉条纹信号，得到原始双光梳干涉条纹信号ft； 步骤2、将原始双光梳干涉条纹信号ft作为输入信号，进行迭代的VMD-GWO算法优化与分解处理，将原始双光梳干涉条纹信号ft按照VMD的最优参数进行模态分解，采用GWO进行全局搜索与迭代，得到收敛于适应度函数的最优解k,α，其中，k为模态数量，α为二次惩罚因子； 步骤3、将最优解k,α作为得到信号信噪比与包络对称性均为最优的VMD分解参数，包括k个模态分量f1t、f2t、…、fkt； 步骤4、对各个模态分量进行筛选，选择其中包含双光梳干涉条纹的若干个模态分量； 步骤5、舍去高、低频噪声信号； 步骤6、将筛选出的模态分量相加，得到双光梳干涉条纹的重构信号。
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