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龙图腾网获悉西安交通大学;中国航发沈阳发动机研究所申请的专利一种用于燃气轮机相关噪声源识别的卷积盲源分离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：CN116343817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310279552.X，技术领域涉及：G10L21/0272；该发明授权一种用于燃气轮机相关噪声源识别的卷积盲源分离方法是由成玮;陈爽;宋超;欧凯;陈雪峰;高琳;聂泽琳;刘一龙;杨明绥;闫力奇;曹璨设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于燃气轮机相关噪声源识别的卷积盲源分离方法在说明书摘要公布了：公开了一种燃气轮机相关噪声源识别的卷积盲源分离方法，方法中，采集燃气轮机噪声的观测信号，对所述观测信号进行同步压缩变换得到相应的时频域复值信号X；对所述时频域复值信号X在各个频点执行瞬时盲源分离，建立复值归一化边界目标函数，在各个频点基于次梯度优化方法迭代优化，通过执行多次盲抽取估计分离矩阵得到复值分离矩阵及分离信号；使用功率谱谱密度距离法对所述分离信号进行置换校准，使用最小失真算法执行幅度校准得到时频域分离信号；利用同步压缩逆变换将所述时频域分离信号恢复至时域，得到重构的时域分离信号。

本发明授权一种用于燃气轮机相关噪声源识别的卷积盲源分离方法在权利要求书中公布了：1.一种燃气轮机相关噪声源识别的卷积盲源分离方法，其特征在于，其包括， 步骤1，采集燃气轮机噪声的观测信号，对所述观测信号进行同步压缩变换得到相应的时频域复值信号X； 步骤2，对所述时频域复信号X在各个频点执行瞬时盲源分离，建立复值归一化边界目标函数，在各个频点基于次梯度优化方法迭代优化，通过执行多次盲抽取估计分离矩阵得到复值分离矩阵及分离信号； 步骤3，使用功率谱谱密度距离法对所述分离信号进行置换校准，使用最小失真算法执行幅度校准得到时频域分离信号； 步骤4，利用同步压缩逆变换将所述时频域分离信号恢复至时域，得到重构的时域分离信号，从混合信号中减去已分离的源信号，再从消减后的混合信号中继续分离其他源信号，循环直至将所有的源信号分离出来，令hij表示第i个源信号在第j个混合信号中的贡献系数，第i个源信号在第j个混合信号中的贡献： 采用次梯度的优化方法对分离向量w进行优化推导，次梯度算法的优化迭代格式为： wp+1＝wp-upgp， 其中，gp表示目标函数Jy在wp处的次梯度，up表示第p次迭代的步长，每次迭代中自适应步长uadap为： 其中，Jmin为目标函数的极小值，Δp为当前迭代与极小值距离的非负测度，将所有频点的分离信号Yft，利用同步压缩逆变换将分离信号恢复到时域得到重构的时域分离信号： yt＝[y1t,y2t,…,ynt]T，n表示源信号的个数。

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西安交通大学;中国航发沈阳发动机研究所，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28号；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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