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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利声发射有效信号提取方法、装置、设备及存储介质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：CN119314471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411316471.3，技术领域涉及：G10L15/20；该发明授权声发射有效信号提取方法、装置、设备及存储介质是由赵晓青;杜晨阳设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本声发射有效信号提取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种声发射有效信号提取方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集初始声发射信号，并通过小波包变换对初始声发射信号进行频带分解，获得多个频带波形；将各频带波形输入至预设自编码器模型进行重构特征滤波，获得初始滤波信号；将初始滤波信号输入至预设特征提取模型进行时序特征滤波，获得声发射有效信号，预设特征提取模型用于对初始滤波信号进行时序特征分析。相比于现有技术，本发明先采用小波包变换将初始声发射信号进行频带分解，然后将不同的频带波形输入至预设自编码器模型进行重构特征滤波，再对滤波出来的信号进行时序特征分析，有效剔除了背景噪声，实现了在强背景噪音环境下对声发射有效信号的提取。

本发明授权声发射有效信号提取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种声发射有效信号提取方法，其特征在于，所述的方法包括： 采集初始声发射信号，并通过小波包变换对所述初始声发射信号进行频带分解，获得多个频带波形； 将各所述频带波形输入至预设自编码器模型进行重构特征滤波，获得初始滤波信号； 将所述初始滤波信号输入至预设特征提取模型进行时序特征滤波，获得声发射有效信号，所述预设特征提取模型用于对所述初始滤波信号进行时序特征分析，所述预设特征提取模型包括一层CNN、四层GRU和一层ANN，所述一层CNN用于压缩数据和提取数据的局部特征，所述四层GRU用于学习时序特征，所述一层ANN用于信号分类； 所述采集初始声发射信号，并通过小波包变换对所述初始声发射信号进行频带分解，获得多个频带波形的步骤之前，还包括： 获取纯噪声信号样本库，对所述纯噪声信号样本库进行目标小波包树变换将所述纯噪声信号样本库中的噪声信号分解为多个第一目标波形，所述第一目标波形的数量等于所述频带波形的数量； 基于各所述第一目标波形建立自编码器模型，所述自编码器模型包含多个自编码器模块，所述自编码器模块的数量等于所述第一目标波形的数量； 通过所述第一目标波形对所述自编码器模型进行训练，获得预设自编码器模型，并基于所述预设自编码器模型确定对应的损失阈值。

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