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龍圖騰網獲悉通泰恒盛(江蘇)科技有限責任公司;北京通泰恒盛科技有限責任公司申請的專利一種聲發射傳感器及聲發射能量信號分離方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119861148B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411987102.7，技術領域涉及：G01N29/46；該發明授權一種聲發射傳感器及聲發射能量信號分離方法是由雷亮;蔣鵬;周宇峰;王義平設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種聲發射傳感器及聲發射能量信號分離方法在說明書摘要公布了：本發明屬于聲發射傳感器技術領域，具體涉及一種聲發射傳感器及聲發射能量信號分離方法，通過發射多個單頻激勵信號接收回波獲得時域信號數據集，然后進行時頻分析、特征提取、主成分分析、聚類分析并輸入色散模型驗證，將信號分離為反射信號、透射信號和噪聲信號，最后重構透射信號并評估分離信號，獲得高質量的分離透射信號。本發明通過分析不同頻率聲波在材料中的擴散特性，有效區分反射信號、透射信號和環境噪聲，從而準確識別實際穿過物體的能量信號。將高質量的分離透射信號用于空氣耦合超聲檢測，有效降低的反射信號和噪聲信號的干擾，提高了檢測精度。

本發明授權一種聲發射傳感器及聲發射能量信號分離方法在權利要求書中公布了：1.一種聲發射能量信號分離方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：生成多個單頻激勵信號，多個所述單頻激勵信號的頻率以對數為間隔； 步驟S2：通過換能器發射多個所述單頻激勵信號，接收回波獲得時域信號數據集； 步驟S3：對所述時域信號數據集進行時頻分析，獲得時間-頻率圖譜集； 步驟S4：對所述時間-頻率圖譜集進行特征提取，獲得特征矩陣； 步驟S5：對所述特征矩陣進行主成分分析，獲得降維特征矩陣； 所述步驟S5包括以下步驟： 步驟S5.1：獲取所述特征矩陣X，所述特征矩陣的大小為m×n，其中m為樣本數，n為特征數； 步驟S5.2：計算所述特征矩陣的中心化特征矩陣： Xcentered=X–μ； 其中，μ為所述特征矩陣的均值向量； 步驟S5.3：計算所述中心化特征矩陣的協方差矩陣C： ； 步驟S5.4：對所述協方差矩陣進行特征值分解： C=VΛV^T； 其中，V表示特征向量矩陣，Λ表示特征值的對角矩陣； 步驟S5.5：降序排列所述特征向量矩陣的特征向量，選擇前k個特征向量形成投影矩陣W；所述k使累積解釋方差比達到預設閾值： explained_variance_ratio=λi∑λi； 其中λi表示特征值； 步驟S5.6：將中心化特征矩陣投影到新的子空間，獲得降維特征矩陣： ； 步驟S6：對所述降維特征矩陣進行聚類分析，獲得聚類結果，所述聚類結果包括每個所述數據點的類別標簽，所述類別標簽包括反射、透射和噪聲； 步驟S7：根據所述聚類結果和材料物理參數，構建色散模型，將所述色散模型納入色散模型，得到驗證聚類結果； 所述步驟S7中包括以下步驟： 步驟S7.1：根據所述聚類結果，透射信號頻散分析計算頻率-擴散關系，反射信號頻散分析計算頻率色散，計算綜合頻散函數； 步驟S7.2：計算每個聚類組的擴散函數，一致性檢查并更新頻散分類，計算各聚類組的擴散差異度： 步驟S7.3：根據更新后的聚類模型，基于理論頻散模型驗證，并更新所述頻散分類； 步驟S8：將所述驗證聚類結果輸入所述色散模型，基于所述驗證聚類結果的聚類中心特征識別信號，將所述驗證聚類結果內的信號標記為反射信號、透射信號和噪聲信號； 步驟S9：將所述透射信號進行信號疊加及處理，獲得重構透射信號； 所述步驟S9中包括以下步驟： 步驟S9.1：基于所述透射信號構建信號模型： y=Φx+n； 其中y表示測量信號，Φ表示測量矩陣，x表示原始信號，n表示噪聲； 步驟S9.2：壓縮感知問題： ； 其中，表示L1范數，表示L2范數，ε表示噪聲水平； 步驟S9.3：實現基追蹤去噪算法： ； 其中λ表示正則化參數； 步驟S9.4：實現正交匹配追蹤算法： ； 對于k=1到K： ； ； 返回； 其中，表示Φ的列，表示Φ的子矩陣，其列由索引； 步驟S10：基于所述單頻激勵信號和所述重構透射信號，計算分離效果指標。

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