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龙图腾网获悉大连交通大学申请的专利一种基于卷积神经网络的信号数据去除趋势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：CN116933119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202210327994.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于卷积神经网络的信号数据去除趋势方法是由周韶泽;赵鹏飞;陈秉智设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的信号数据去除趋势方法在说明书摘要公布了：基于卷积神经网络的信号数据分段去除趋势方法，步骤如下：步骤一：定义信号趋势项评价指标；步骤二：构造神经网络模型信号数据集；步骤三：基于卷积神经网络分段网络识别模型确定信号分段点；步骤四：将分段信号采用最小二乘趋势项算法去除趋势；步骤五：计算预测准确率，分析模型性能。本发明通过构造卷积神经网络模型，可实现数据自动预测分段点位置，并依据分段点位置进行分段趋势项去除，本发明方法有益效果如下：比传统去趋势方法的结果好；大数据量处理效率高；没有删除低频信息，较好地保留信号原频率信息。解决了实际数据处理中存在的趋势项去除效率低、去除效果不佳的问题，具有极高的应用价值。

本发明授权一种基于卷积神经网络的信号数据去除趋势方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的信号数据去除趋势方法，其特征在于：步骤如下： 步骤一：定义信号趋势项评价指标，趋势项偏移比DR的定义为： 振幅比AR的定义为： 其中，xit为通过实验数据测量得到的原始数据，N为数量总量，xi-realt为信号真实值，mean表示平均值，rms表示均方根值，其运算公式为公式1.3和公式1.4： 其中t0为振动信号的初始时刻，mean为信号的最终时刻；ti为信号中的第i个时间点；N为试验信号的数据点总数； 步骤二：构造神经网络模型信号数据集， 2.1信号类型建立： ①表示信号为全平稳steady类型，全平稳段的数据没有分段点； ②表示信号为先平稳后波动类型，有一个分段点； ③表示信号为先波动后平稳，有一个分段点； ④表示全波动wave类型，没有分段点； 2.2信号的选取方法： 首先从信号数据集中选取两大类原始数据Φ，该原始数据长度远大于最大信号长度M，通过随机取分段点的方式从Φ中随机选取固定长度M的数据构造数据集，上述4种类型数据各L组，则样本数为4L，标签为1×2维，第一列表示有无分段点，其中0表示没有分段点，1表示有分段点，第二列表示分段点位置N，对数据集进行归一化处理，对输入进行最大值最小值归一化处理，如公式2.1所示： 对标签第二列进行归一化方式为公式2.2所示： 分段点位置确定后，再进行反归一化即可确定分段点在信号中具体位置； 步骤三：基于卷积神经网络分段网络识别模型确定信号分段点， 3.1构建基于卷积神经网络分段网络识别模型； 3.2基于卷积神经网络分段网络识别模型： 将训练集数据导入网络模型中，迭代训练完毕后，计算训练集准确率，在训练集满足要求时，此时便得到满足需求的网络模型，进而将试验数据采用上述网络模型进行分段点预测，网络模型将输出数据分段点位置； 步骤四：将分段信号采用最小二乘趋势项算法去除趋势， 令实测振动试验数据的采样数据为xk，k＝1,2,3,…n，由于采样数据是等时间间隔的，为简化起见，令采样间隔△t＝1，设置一个多项式，如公式2.5所示： 其中为拟合数据，ai为待定系数；m为阶数； 对所有采样数据即可进行计算，可得： 其中， 求取函数的待定系数ai，i＝0,1,2,…m，使函数与采样数据xk之间的误差平方和最小，即： 结合公式2.6，求E对的ai，i＝0,1,2,…m的偏导，则有： 令偏导数为零，即为误差平方和的极小值，因此有： A＝KTK-1KTX2.10 通过以上公式即可求出m+1个待定系数，当m＝0时，求取的趋势项为采样数据的算数平均数，当m＝1时，求取的趋势项为线性趋势项，当m≥2时，求取的趋势项为曲线趋势项，消除趋势项的公式如下： 取m＝1～3对振动采样数据进行去趋势项分析； 步骤五：计算预测准确率，分析模型性能。 根据步骤一定义评价指标，DR如果越接近0，表明信号在整体趋势项上去除效果越好；AR越接近1，那么|AR-1|的值越小，则说明此时信号的局部趋势项去除的效果越好，如果通过计算发现去除效果未达到预期效果，则返回步骤二，需对模型增加更多的数据集，进行进一步训练，只要输出的结果满足要求，此时即可得到处理效果较好的模型。

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