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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军勤务学院申请的专利一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计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：CN119646416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411702796.5，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计方法是由王魁;赵翔;郭凌;毛育文;李学新;景琦设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计方法，属于信号处理技术领域，包括：获取和预处理混合噪声正弦信号；滤波得到第一信号；运算获得自相关函数；计算第一信号的初步周期估计值，得到第一频率估计值；使用预先训练好的频率精细估计模型，输入所述第一信号的频谱特征和自相关峰值特征以及所述第一频率估计值，得到精细的频率估计值，记为第二频率估计值；对模型的最后M层进行优化，得到第一模型；继续优化得到第二模型；持续获取并在所述第二模型中输入新获得的所述第一信号频谱特征、自相关峰值特征以及第一频率估计值，以第二模型输出的结果作为该混合噪声正弦信号的最终频率估计值并输出。

本发明授权一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计方法在权利要求书中公布了：1.一种混合噪声正弦信号频率的时频学习估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、通过信号采集和预处理得到所述混合噪声正弦信号； S20、采用带通滤波器滤除所述混合噪声正弦信号中的高频和低频噪声分量，获得滤波后的信号记为第一信号； S30、对所述第一信号进行自相关运算，获得自相关函数； S40、对所述自相关函数进行优化搜索，寻找第一个显著的非零延迟峰值，所述延迟峰值对应的延迟时间即为所述第一信号的初步周期估计值；由此即可计算出所述第一信号的初步频率估计值，记为第一频率估计值； S50、使用预先训练好的频率精细估计模型，输入所述第一信号的频谱特征和自相关峰值特征以及所述第一频率估计值，得到精频率估计值，记为第二频率估计值； S60、收集多个第一信号的频谱特征、自相关峰值特征以及对应的第二频率估计值，构建模型参数微调数据集；对所述微调数据集中的频谱特征和自相关峰值特征利用稀疏矩阵变换，得到第一频谱稀疏矩阵和第一自相关峰值稀疏矩阵；以所述第一频谱稀疏矩阵、第一自相关峰值稀疏矩阵及对应的第一频率估计值作为输入，第二频率估计值作为输出标签，对频率精细估计模型的最后的M层神经网络进行微调，得到第一模型； S70、利用灰狼捕猎算法对所述第一模型的参数进行进一步优化调整，输入所述第一频谱稀疏矩阵、所述第一自相关峰值稀疏矩阵以及所述第二频率估计值，得到第三频率估计值，重复本步骤直到第三频率估计值收敛，保存所述第一模型当前参数，形成第二模型； S80、持续执行S30~S70，在所述第二模型中输入新获得的所述第一信号频谱特征、自相关峰值特征以及第一频率估计值，以第二模型输出的结果作为该混合噪声正弦信号的最终频率估计值并输出给操作人员。

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