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龙图腾网获悉江西职业技术大学;同方电子科技有限公司申请的专利一种信号特征提取方法、装置、终端设备及存储介质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：CN119993123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510107133.7，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权一种信号特征提取方法、装置、终端设备及存储介质是由胡旷达;黄琛;徐琼;马益民设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信号特征提取方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种信号特征提取方法、装置、终端设备及存储介质，适用于声学信号处理技术领域，该方法包括：获取待检测目标的水下声音信号；根据预设的时序步长、预设的状态变量、预设的门控权值矩阵、预设的门控偏置变量与预设的标准化函数，对所述水下声音信号进行时序特征提取，生成初始信号特征；根据多个预设的线性变换矩阵，对所述初始信号特征进行强化处理，生成中间信号特征；根据随机生成的多个集合中心点与预设的集合空间位移函数，对所述中间信号特征进行分类计算，生成目标信号特征。本申请自动根据声信号的时序相关性对水下目标声信号进行初步特征提取，通过强化与分类处理滤除信号特征中的噪声，提升信号特征提取的全面性与准确性。

本发明授权一种信号特征提取方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信号特征提取方法，其特征在于，包括： 获取待检测目标的水下声音信号； 根据多个预设的时序步长信息、预设的状态变量、预设的门控权值矩阵、预设的门控偏置变量以及预设的标准化函数，对所述水下声音信号进行时序特征提取，生成初始信号特征； 根据多个预设的线性变换矩阵，对所述初始信号特征进行强化处理，生成中间信号特征； 根据随机生成的多个集合中心点以及预设的集合空间位移函数，对所述中间信号特征进行分类计算，生成目标信号特征； 在所述根据随机生成的多个集合中心点以及预设的集合空间位移函数，对所述中间信号特征进行分类计算，生成目标信号特征的步骤之后，还包括： 提取多个所述目标信号特征对应的时序步长信息以及集合中心点数量信息； 根据所述目标信号特征、时序步长信息以及集合中心点数量信息，生成初代种群；所述初代种群包括多个初代个体； 根据所述中间信号特征以及目标信号特征，计算信号信噪比； 根据所述目标信号特征、预设的水下目标检测函数以及预设的水下目标检测向量，对所述待检测目标进行识别分析，计算目标识别率； 根据所述信号信噪比、目标识别率以及预设的权值系数，计算各个初代个体的适应度； 根据所述初代个体的适应度，对所述初代种群进行个体筛选，生成次代种群； 基于预设的交叉算子以及预设的变异算子，对所述次代种群进行迭代计算，得到末代种群； 根据所述末代种群，确定目标时序步长信息以及目标集合中心点数量信息； 预设的水下目标检测函数包括预设的特征空间映射函数以及预设的拉格朗日乘子； 预设的水下目标检测向量包括预设的法向量以及预设的平移向量； 根据所述目标信号特征、预设的水下目标检测函数以及预设的水下目标检测向量，对所述待检测目标进行识别分析，计算目标识别率的步骤，具体包括： 对目标信号特征的离散特征数值进行标记处理，得到多个信号特征标号；所述信号特征标号与离散特征数值一一对应； 根据所述信号特征标号、离散特征数值、预设的特征空间映射函数、预设的法向量、预设的平移向量以及预设的拉格朗日乘子，计算各个离散特征数值的检测特征表征变量； 判断所述检测特征表征变量是否大于零； 若是，则将所述检测特征表征变量对应的离散特征数值确定为检测目标特征数值； 若否，则将所述检测特征表征变量对应的离散特征数值确定为非检测目标特征数值； 根据所述检测目标特征数值以及非检测目标特征数值，计算目标识别率。

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