中科南京未来能源系统研究院;中国科学院工程热物理研究所高阿飞获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京未来能源系统研究院;中国科学院工程热物理研究所申请的专利一种基于空间重构和主元分析的频率信号实时监测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：CN119538083B 。
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：202411342901.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于空间重构和主元分析的频率信号实时监测方法是由高阿飞;张华良;尹钊;吴琼;苏旭;徐玉杰;陈海生设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于空间重构和主元分析的频率信号实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于空间重构和主元分析的频率信号实时监测方法。针对采集到的时域信号，采用空间重构和功率谱密度分析，获得多维功率谱密度矩阵，随后对功率谱密度矩阵进行主成分分析和标准化处理，根据筛选后的主成分绘制信号特征的时频图。本发明可以明显降低流场内噪音信号的干扰，并可在测量过程中监控特征信号随时间的变化情况，具有良好的实际应用前景。
本发明授权一种基于空间重构和主元分析的频率信号实时监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间重构和主元分析的频率动态监测方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤1，在平板环境下气膜冷却流场中，根据时间和频率的分辨率的需求，选择时域信号的长度t和维度d，读取壁面压力脉动的某段时域信号pt； 步骤2，对步骤1读取的时域信号的实时数据构建多维数组矩阵Ad,t； 步骤3，对多维数组矩阵Ad,t进行标准化处理； 步骤4，对标准化处理后的多维数组矩阵的每一个行向量进行功率谱密度计算，获得不同频率下的功率密度矩阵； 步骤5，构建预乘功率谱密度矩阵； 步骤6，对预乘功率谱密度矩阵开展主成分分析，根据贡献率的大小进行筛选，再根据实际情况设置贡献率阈值，对其成分进行筛选和重构，进而获得主要频率； 步骤7，对预乘功率谱密度矩阵进行平均和标准化处理； 步骤8，绘制主要频率特征时频图，分析信号时域和频域特征； 步骤9，随着信号的实时采集，对多维数组进行更新，重复步骤2-步骤8，获得频域特征信号随时间的动态变化，实现特征信号的实时监测。
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中科南京未来能源系统研究院;中国科学院工程热物理研究所，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园7号楼副楼；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”。
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