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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线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：CN115795272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211272187.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法是由李福生;杨婉琪设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于光谱数据分析处理技术领域，公开了一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法，对待测样品的原始检测谱线信号进行G‑L分数阶处理，采用迭代法搜索得到最优分数阶；对信号的最优分数阶进行傅里叶变换；进行迭代离散小波分解、重构得到最佳小波变换系数；并对最佳小波变换系数进行修正以及小波重构得到重构估计信号；对变换后的信号进行‑p阶分数阶傅里叶变换得到去噪后的谱线信号本发明通过采用分数阶傅里叶变换和迭代离散小波相结合的方法对谱线进行去噪，能够清楚地保留信号中的细节，无锐化、过度平滑的现象，提高信噪比，科学合理，流程简单，便于操作，结果直观，通俗易懂，相对于现有去噪方法去噪效果更好。

本发明授权一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法，其特征在于，所述基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法包括： 首先，对待测样品的原始检测谱线信号进行G-L分数阶处理，将信号转为v阶分数阶微分形式； 其次，采用迭代法搜索得到最优分数阶；对信号的最优分数阶进行傅里叶变换； 然后，进行迭代离散小波分解、重构得到最佳小波变换系数；通过改进的阈值函数对最佳小波变换系数进行修正， 最后，对修正后的小波变换系数进行小波重构得到重构估计信号；对变换后的信号进行-p阶分数阶傅里叶变换得到去噪后的谱线信号； 所述基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法包括以下步骤： 步骤一，获取待测样品的原始谱线信号，对获取的原始谱线信号进行v阶G-L分数阶处理；采用迭代法确定谱线信号的最优分数阶；将原始谱线信号映射到最优分数阶小波时频域，再进行分数阶傅里叶变换后得到变换后的信号； 步骤二，利用小波基对变换后的信号进行多层离散小波分解，得到多层离散小波分解层；根据所述离散小波分解层进行离散小波重构，得到每一层离散小波分解层对应的一次低频逼近系数； 步骤三，从所述多层离散小波分解层中选择最优分解层及所述最优分解层对应的一次低频逼近系数；对所述最优分解层对应的一次低频逼近系数进行迭代离散小波分解，得到最佳小波变换系数； 步骤四，通过改进的阈值函数对所述最佳小波变换系数进行修正，并对修正后的小波变换系数进行小波重构得到重构估计信号；对重构估计信号进行-p阶的G-L分数阶小波变换得到去噪后的输出光谱信号； 所述步骤三中对所述最优分解层对应的一次低频逼近系数进行迭代离散小波分解，得到最佳小波变换系数包括： 1对得到的最优分解层的一次低频逼近系数进行迭代离散小波分解，得到二次低频逼近系数；基于得到的二次低频逼近系数进行下一次迭代； 2迭代次数加一，对得到的迭代结果进行离散小波分解，得到当前二次低频逼近系数； 3依次迭代，直至连续N次的第l次迭代结果与第l-1次迭代结果的差值均小于预设精度，停止迭代，得到最近一次迭代结果；否则，返回步骤2； 4确定连续l+N次迭代后在第r层取得重构后的最佳小波变换系数： 其中，wr,k表示第r层的第k个小波系数，表示第r层的第k个低频小波系数，br,k表示第r层的第k个高频小波系数。

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长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；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”。