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龍圖騰網獲悉上海君世電氣科技有限公司;國網山西省電力公司運城供電公司申請的專利變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法和系統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：CN120492912B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510992274.1，技術領域涉及：G06F18/2131；該發明授權變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法和系統是由馮李軍;李亞國;李瑞榮;王永輝;賈煒;趙鐳;李軍;崔璽;郭玉龍;谷曉東;張俊士;李進;張可;姚堯;裴鵬飛;劉貝殼;韓運換;賈雅君設計研發完成，并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法和系統在說明書摘要公布了：本申請公開變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法和系統，方法包括：調用Pywt小波分析庫，按照分解層數J對原始信號進行分解，獲得多層細節信號；對每層細節信號，執行：引入M估計量改進噪聲方差計算模型，計算標準差及統一的監測閾值；構建基于去噪信號逼近誤差最小化準則的動態閾值；設計修正因子；修正每層細節信號的小波系數；利用逆分解方法重構純凈信號；將純凈信號分成多段短時信號；提取每個短時信號的MFCC特征向量；采用支持向量機遞歸特征消除法，加權篩選MFCC特征向量；結合主成分分析算法壓縮特征向量維度，生成最終的特征矩陣。本申請解決了傳統方法中噪聲抑制與信號保真矛盾、高維特征冗余導致識別率低的問題。

本發明授權變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種變壓器聲信號的自適應小波優化與特征提取方法，其特征在于，包括： 采集聲音的原始信號； 調用Pywt小波分析庫，按照分解層數J對所述原始信號進行分解，獲得多層細節信號； 對每層細節信號，執行以下步驟： 引入M估計量改進噪聲方差計算模型，計算標準差及統一的監測閾值； 基于所述標準差及統一的監測閾值，構建基于去噪信號逼近誤差最小化準則的動態閾值； 設計修正因子； 基于所述修正因子和動態閾值，修正每層細節信號的小波系數； 基于修正后的小波系數，利用逆分解方法重構純凈信號； 將所述純凈信號分成多段短時信號； 提取每個所述短時信號的梅爾頻率倒譜系數特征向量； 采用支持向量機遞歸特征消除法，加權篩選所述梅爾頻率倒譜系數特征向量； 結合主成分分析算法，壓縮加權篩選后的特征向量維度，生成最終的特征矩陣； 所述引入M估計量改進噪聲方差計算模型，計算標準差及統一的監測閾值，包括： 將M估計量引入標準差計算，通過魯棒損失函數抑制異常值干擾，計算第j層細節信號標準差為： 其中，ρ·為魯棒損失函數，即Huber函數； Cdj,i為小波分解后的細節系數，N為第j層細節系數個數，j為分解的原始信號分解層數的索引，取值范圍是1到J； σ0為初始尺度參數，σ0＝1.4826×MADCdj,i，MAD表示中位數絕對偏差； μ為位置參數，μ＝medianCdj,i，median表示中位數； 基于所述標準差得到第j層細節信號的統一的監測閾值： 所述基于所述標準差及統一的監測閾值，構建基于去噪信號逼近誤差最小化準則的動態閾值，包括： 將第j層細節系數的絕對值按升序排列為向量P＝[CDj,1,CDj,2,…,CDj,N] 計算風險向量R的每個元素ri： 將R中最小的元素rmin作為逼近誤差，記錄其對應的CDmin，k是用于遍歷第j層細節系數向量中各個元素的序號，此處的k的取值范圍是1到i；ri中i是與按升序排列的向量P＝[CDj,1,CDj,2,…,CDj,N]相對應的索引，其取值范圍是1到N，N為第j層細節系數個數； 計算第j層細節系數的自適應閾值： λa,j的a是自適應adaptive的縮寫，用于標識該閾值為自適應閾值； 基于所述統一的監測閾值和所述自適應閾值，獲得第j層的動態閾值： 其中，Pa,j為第j層細節系數的平均值： Pa,j中的a代表average，用于表示第j層細節系數的平均值，ρN,j為第j層細節系數的最小能量水平：

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