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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于STFT-SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪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：CN121092955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511642848.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于STFT-SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪方法是由刘虹;汤睿;潘伟宸;杨宇程设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于STFT-SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于STFT‑SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪方法，包括：采集高频电流互感器输出的模拟信号并模数转换，获得一维时域信号序列，对所述信号进行直流分量去除和幅值归一化，得到预处理时域信号；对预处理时域信号进行短时傅里叶变换，获取时频图谱，并采用软掩码方法抑制低幅值噪声，保留局部放电脉冲主特征；对软掩码后的时频图谱进行奇异值分解，依据主成分自动选择主成分数，自适应保留主信号成分，得到主成分图谱；对主成分图谱进行逆短时傅里叶变换重建时域信号，结合贝叶斯优化算法自适应选择峰度阈值，输出降噪后的时域信号。

本发明授权一种基于STFT-SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于STFT-SVD与贝叶斯峰度阈值自适应优化的局部放电信号去噪方法，其特征在于，包括： 采集高频电流互感器输出的模拟信号并模数转换，获得一维时域信号序列，对所述信号进行直流分量去除和幅值归一化，得到预处理时域信号； 对预处理时域信号进行短时傅里叶变换，获取时频图谱，并采用软掩码方法抑制低幅值噪声，保留局部放电脉冲主特征，包括： 对预处理时域信号进行加窗处理后进行短时傅里叶变换，得到时频谱矩阵，包括： 对预处理时域信号通过高斯窗口处理，得到加窗后的信号片段； 对每个加窗后的信号片段，分别做一次短时傅里叶变换，将所有信号片段的变换排列成一个二维矩阵，得到时频图谱，计算公式如下： ， 其中，表示时频图谱，标记为，是图谱的第行和第列中的元素，表示第个离散频率分量，表示第个采样点的实际时间值，表示图谱的奇异值的行数，表示图谱的奇异值的列数，是一个长度为90的高斯窗函数，表示采样个数，表示采样间隔，表示第个采样点的实际时间值，表示虚数单位，表示旋转因子，为原始输入信号； 根据时频图谱的标准差ε对时频图谱进行软掩码滤噪处理； 对软掩码后的时频图谱进行奇异值分解，依据主成分自动选择主成分数，自适应保留主信号成分，包括：通过最小描述长度准则自适应确定并保留主信号成分，得到主成分图谱； 对主成分图谱进行逆短时傅里叶变换重建时域信号，结合贝叶斯优化算法自适应选择峰度阈值，输出降噪后的时域信号，具体的： 对主成分图谱中每个主成分分量执行逆短时傅里叶变换，将时频域信号转换回多个分量时域信号，计算公式如下： ， 其中，表示第个主成分的重构时域信号在时刻的取值，表示为软掩码后的图谱； 通过重构时域信号的峰度值构建评分目标函数，通过贝叶斯优化自动寻找最优峰度阈值，筛选并叠加峰度高于最优峰度阈值的主成分分量，最终输出自适应降噪后的时域信号，具体的： 对每个主成分分量的重构时域信号，计算其峰度值； 构建以信噪比、噪声抑制比和峰度值加权融合的评分目标函数，将峰度阈值作为自变量，计算公式如下： ， 其中，表示峰度阈值，,,分别表示信噪比、噪声抑制比、峰度值的权重因子，通过经验值以及实验优化的方法来分配权重因子数值； 利用贝叶斯优化算法，在指定搜索范围内自动寻优，确定使评分目标函数最优的峰度阈值，计算公式如下： ， 其中，是通过优化过程得到的最优峰度阈值，表示能使函数取得最大值的自变量的取值； 根据最优峰度阈值，仅保留峰度大于该峰度阈值的主成分分量，对其对应时域信号进行加权叠加，得到降噪后的时域信号。

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