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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學申請的專利一種基于數據驅動的分數階小波變換去噪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：CN116541660B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310508205.X，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種基于數據驅動的分數階小波變換去噪方法是由史軍;安思成;劉金龍;孫德華;李菲菲設計研發完成，并于2023-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數據驅動的分數階小波變換去噪方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于數據驅動的分數階小波變換去噪方法。所述方法在分數階小波去噪的基礎上，將所有的濾波器替換為可學習的卷積核，并定義了一種用于信號降噪的可學習閾值函數激活層，網絡中的分數階尺度濾波器和分數階小波濾波器以及閾值函數中的正負偏差是通過神經網絡反向傳播算法得到的。該方法是一種完全基于數據驅動的信號去噪方法。與常規的分數階小波去噪相比，數據驅動的分數階小波去噪省去了繁瑣的閾值函數設計過程，提高了去噪算法的使用效率。

本發明授權一種基于數據驅動的分數階小波變換去噪方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數據驅動的分數階小波變換去噪方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟： 步驟一、針對應用場景采集訓練信號st，構建網絡的訓練數據集； 步驟二、建立基于數據驅動的分數階小波變換去噪網絡，利用所述數據集對所述去噪網絡進行訓練，得到訓練好的去噪網絡； 所述基于數據驅動的分數階小波變換去噪網絡整體結構由信號分解模塊、閾值函數模塊、信號重建模塊構成； 信號分解模塊負責對輸入信號進行分解得到分數階尺度系數和分數階小波系數，該信號分解模塊由激活層和卷積層構成；信號分解模塊通過公式1和公式2計算本層的分數階尺度系數和分數階小波系數； 閾值函數模塊負責對分解得到的分數階小波系數進行閾值處理，該閾值函數模塊內部由可學習閾值函數激活層組成，其可學習閾值激活函數為: 其中，分別為正、負可學習偏差，用來控制閾值函數的去噪范圍，當bk -＝0且時，閾值函數模塊退化為線性激活函數； 信號重建模塊負責利用閾值處理后的分解系數來重建出已去噪的信號，該信號重建模塊由卷積層和激活層組成；信號重建模塊通過公式4重建出本層的分數階尺度系數； 步驟三、在步驟一構建的訓練數據集中采集待處理的信號 步驟四、利用訓練好的去噪網絡對步驟三中采集的信號進行去噪。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。