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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于波形特征向量的波形复杂度测度方法、装置及设备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：CN119807710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411905620.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于波形特征向量的波形复杂度测度方法、装置及设备是由李赞;高文栋;杨宇轩;关磊;李晨曦;司江勃;石嘉设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波形特征向量的波形复杂度测度方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于波形特征向量的波形复杂度测度方法、装置及设备。基于波形特征向量的波形复杂度测度方法，通过使用多维波形特征向量构建观察波形特征向量矩阵组，并在此基础上进行复杂度分析，这种数据建模方式打破了传统一维序列分析的局限，避免了将多变量信号拆分开来分析，从而保持了波形信号间相互依赖性的完整性；另外采用模糊隶属度函数来计算波形矩阵之间的相似程度，有效提高了系统在处理噪声和不确定信号时的鲁棒性和准确性；而本发明将复杂度分析任务，拆解为多个执行模块，采用逐步处理的计算流程，降低了波形数据处理过程中的计算负担和误差累积，提高了分析效率和准确性。

本发明授权基于波形特征向量的波形复杂度测度方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于波形特征向量的波形复杂度测度方法，其特征在于，包括： S101、获取待分析信号的多维波形特征向量，构建波形特征样本空间； 其中，所述多维波形特征向量由个维度的波形特征向量构成；所述个维度至少包括频率维度、调制维度和极化维度；所述波形特征样本空间表示为，，表示对应的第个维度的波形特征向量，表示波形特征样本空间总数； S102、基于滑动窗口的方式，并以预设嵌入维度作为窗口大小，对所述波形特征样本空间进行切分，得到观察波形特征向量矩阵组，该观察波形特征向量矩阵组表示为： ； 其中，，，表示观察波形特征向量矩阵组中的波形矩阵的序号，表示的算术平均值，表示预设嵌入维度； S103、采用欧氏距离计算所述观察波形特征向量矩阵组中波形矩阵之间的最大距离；基于模糊隶属度函数、预设相似容限度和所述最大距离，确定当前波形矩阵与各剩余波形矩阵之间的相似度，并求均值，得到当前相似度结果；所述剩余波形矩阵为所述观察波形特征向量矩阵组中除所述当前波形矩阵之外的所有波形矩阵； S104、通过所有当前波形矩阵对应的所述当前相似度结果，得到第一相似程度； S105、扩展所述预设嵌入维度，得到嵌入维度扩展值，并将所述嵌入维度扩展值作为所述预设嵌入维度重新执行S102-S104，得到第二相似程度； S106、采用所述第一相似程度和所述第二相似程度计算波形复杂度模糊熵，得到波形复杂度测度结果。

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