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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利基于信号重构精细复合滑动平均波动色散熵的湍流混合气体识别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：CN116798535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310596112.7，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于信号重构精细复合滑动平均波动色散熵的湍流混合气体识别方法是由陈寅生;张田雨;陈嘉辉;张辰洋设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号重构精细复合滑动平均波动色散熵的湍流混合气体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于信号重构精细复合滑动平均波动色散熵的湍流混合气体识别方法属于气体检测领域；该方法依次执行以下步骤：步骤a、重构时域信号，首先将传感器阵列中n个传感器的响应信号顺序拼接成一个时序信号；步骤b、再用精细复合滑动平均的波动色散熵RCMAFDE对重构的时序信号进行特征提取，获取湍流混合气体特征集；步骤c、然后构建使用MRVM分类器识别气体类别，为了提高识别精度，选择麻雀优化算法优化MRVM的高斯核函数的核参数；本发明通过从不同传感器获取的数据，采用RCMAFDE作为特征提取方式，实现了气体类别特征的充分提取，提高了分类识别精度，分类精度达到98.3％。

本发明授权基于信号重构精细复合滑动平均波动色散熵的湍流混合气体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信号重构精细复合滑动平均波动色散熵的湍流混合气体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤a、重构时域信号，首先将传感器阵列中n个传感器的响应信号拼接成一个时序信号； 步骤b、再用RCMAFDE对重构的时序信号进行特征提取，获取湍流混合气体特征集；具体包括以下步骤： RCMAFDE的具体计算过程如下： 步骤b1、对于时间序列x＝{x1,x2,…,xN}，用下式构建滑动平均序列 其中τ＝1,2,3,...是滑动平均因子，当值为τ＝1时构建的滑动平均序列为原始序列，在RCMAFDE方法中对于每一个滑动因子τ得到τ个不同的复合时间序列； 步骤b2、原始时间序列x＝{x1,x2,…,xN}的滑动平均序列中波动离散模式的概率平均值计算为： 式中，为滑动平均序列中离散模式的概率； 步骤b3、当滑动平均因子为τ时，RCMAFDE定义为原始时间序列平移后得到的平均离散模型的香农熵： 步骤b4、样本经过步骤a之后得到的N×M矩阵，经过RCMAFDE特征提取之后形成一个N×Y的矩阵，Y代表特征提取的维数； 步骤c、然后使用MRVM分类器识别气体，为了提高识别精度，选择麻雀优化算法优化MRVM的高斯核函数的核参数。

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