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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种分数傅里叶变换域的自适应信号分解方法、存储介质及计算机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：CN116522073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310372752.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种分数傅里叶变换域的自适应信号分解方法、存储介质及计算机是由史军;孙德华;李鸿志;王勇;安思成;李菲菲设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分数傅里叶变换域的自适应信号分解方法、存储介质及计算机在说明书摘要公布了：一种分数傅里叶变换域的自适应信号分解方法、存储介质及计算机，涉及信号处理领域。解决了频域能量非聚集信号分解问题。本发明所述的分解方法引入分数阶傅里叶变换下卷积的概念，将待分解信号分解成KK1个分数域带宽有限的本征模态分量mkt，在变换角度α下的每个本征模态分量的中心分数阶频率为uk，其约束条件是模态分量和等于输入信号，本发明将分解过程变为求解约束变分问题的最优解问题，既有效的分解了频域为能量非聚集的信号，又提高了信号分解效率。本发明应用于非平稳信号的自适应分解领域。

本发明授权一种分数傅里叶变换域的自适应信号分解方法、存储介质及计算机在权利要求书中公布了：1.一种分数傅里叶变换域的自适应信号分解方法，其特征在于，所述分解方法包括： 步骤一：初始化参数，并将待分解信号进行分数阶傅里叶变换获得，其中，初始化的参数包括外循环计数参数c、内循环周期数n、模态分量标记参数k、本征模态分量的分数傅里叶变换、拉格朗日乘子的分数阶傅里叶变换和中心分数阶频率；待分解信号为雷达信号； 步骤二：更新外循环计数参数，并根据信息熵的计算更新待分解信号聚集的角度； 步骤三：根据更新后的角度的次数，更新内循环周期数； 步骤四：根据所述更新后的内循环周期数，依次更新所述模态分量标记参数、本征模态分量的分数傅里叶变换和中心分数阶频率； 步骤五：比较更新后的模态分量标记参数k和的大小，当所述更新模态分量标记参数k小于时，跳转到步骤四，重复上述操作；否则，进行下一步； 步骤六：更新拉格朗日乘子的分数阶傅里叶变换； 步骤七：重复步骤三至步骤六直到满足截止条件时，更新模态分量标记参数，并根据更新后的本征模态分量的分数傅里叶变换计算此时能量聚集的角度； 步骤八：比较与，如果时，则将，，并回到步骤三，否则进行下一步；步骤九：将更新后的本征模态分量的分数傅里叶变换逆变换输出为，此时，如果，更新，跳转到步骤二中，重复上述操作；否则输出为，完成分解。

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