买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知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：CN119363127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411907512.6，技术领域涉及：H03M7/30；该发明授权一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知方法是由王体春;夏天;靳广虎;刘新华设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知方法，具体涉及信号处理和机械故障诊断技术领域，首先利用多通道振动传感器采集齿轮振动信号，进行预处理以获得高质量信号；然后，采用改进的K‑SVD算法构建自适应稀疏字典，提高信号的稀疏表示能力；接着，设计满足限制等距性质（RIP）的优化测量矩阵，包括加权随机Toeplitz矩阵和循环矩阵的组合，实现高效的压缩采样；在信号重建阶段，引入正则化项并采用改进的正交匹配追踪（OMP）算法，提高重建精度和抗噪性能。该方法显著提高了信号重建精度和处理效率，适用于实时监测和故障诊断领域。

本发明授权一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应稀疏表示的齿轮振动信号压缩感知方法，包括以下步骤：（1）数据采集与预处理：1.1）使用多通道振动传感器采集齿轮振动信号，得到原始信号集合；1.2）对原始信号进行去除直流分量、归一化和降噪处理，得到预处理后的信号集合；其特征在于：（2）自适应稀疏字典学习：2.1）采用改进的K-SVD算法对预处理信号进行字典学习，构建自适应稀疏字典和稀疏系数矩阵，以提高信号的稀疏表示能力；（3）优化测量矩阵设计：3.1）构建加权随机Toeplitz矩阵和循环矩阵的组合测量矩阵；（4）压缩采样：4.1）对每个通道的预处理信号进行压缩采样，得到压缩测量值；其中，为第个通道的压缩测量值；（5）信号重建：5.1）采用改进的OMP算法，利用测量值、测量矩阵和自适应稀疏字典，求解稀疏系数，重建信号，并引入正则化项和自适应阈值，以提高重建精度和抗噪性能；改进的OMP算法具体步骤如下：5.1）初始化：5.1.1）残差；5.1.2）支撑集；5.1.3）迭代次数；5.2）迭代过程：5.2.1）原子选择：，其中为的第列，表示第k次迭代中选择的原子，即字典矩阵的第列；表示字典矩阵的第j向量；表示第k次迭代的残差向量；表示第j列原子向量与残差向量的内积；表示第j列与纳兹向量的范数，即向量的欧几里得长度；表示取得目标函数最大的j值;5.2.2）支撑集S更新：；5.2.3）稀疏系数计算：求解以下优化问题：，其中，当前的观测信号，即测量值，是经过测量矩阵压缩后的信号；表示信号重构误差，即观测信号和通过字典重建信号之间的误差平方；表示稀疏系数的范数；为自适应稀疏字典中对应支撑集的列子集，表示正则化参数；5.2.4）残差更新：，其中，第k+1次迭代的残差，表示当前信号重构的未解释部分；表示迭代中得到的重构信号；5.2.5）终止条件：如果或，则停止迭代；其中，表示残差的范数，表示当前迭代中残差的大小；是预设的残差容忍阈值，表示迭代可以接受的最小误差；表示最大迭代次数；5.1）输出：重建信号：，其中，表示重构后信号，表示最优稀疏系数；（6）结果输出：6.1）输出重建后的信号集合，用于后续分析和处理，重建信号应用于频谱分析、特征提取和故障诊断。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。