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龙图腾网获悉四川省华地建设工程有限责任公司;西南交通大学申请的专利一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别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：CN115456028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211149653.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别方法是由孙东;马宁;罗兵;张志厚;王强;赵明浩;刘伟祖;张天一设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别方法，主要步骤：首先将连续记录原始信号进行预处理，然后进行切割，针对切割信号逐段进行振动能量有效频率分布判别；然后依次进行嵌入抗混叠低通滤波器、信号降采样、嵌入自适应去趋势项滤波器、嵌入中值滤波、嵌入无边缘延迟滤波等操作，再基于无边缘延迟滤波计算信号包络能量，最后嵌入鉴别滤波器，并将信号进行归一化，进而得到最终的识别特征函数。本发明建立了一套由多重滤波器集成的自动拾取算法，在降噪的同时，构建特征函数，一方面仅需要最基本的信号参数，另一方面有效降低了噪音干扰，提取灾害事件初至时刻，提高了自动拾取灾害事件发生的准确率。

本发明授权一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别方法，其特征在于，步骤如下： S1、将连续记录原始信号进行预处理，然后进行切割，针对切割信号逐段进行振动能量有效频率分布判别； S2、嵌入抗混叠低通滤波器； S3、信号降采样：在上一步骤低通滤波的基础上，进行降采样，引入降采样的比例系数R，表示为： fsp＝2fhigh 式中，fs为信号的原始采样频率；fsp为降采样后的采样频率；fhigh为预先设定的高频截止频率； S4、嵌入自适应去趋势项滤波器；该滤波器表示为： B＝FIRM,ωc M＝rounddmax×fsp trend＝filtfitB,1,xr xrd＝xr-trned 式中，B为滤波器，M为截止角频率阶数，ωc是截止角频率，dmax为预先设定的灾害的最长持续时间；flow为预先设定的低频截止频率；trend是去趋势滤波，xr为降采样后的信号；xrd是趋势项滤波后的信号； S5、嵌入中值滤波，中值滤波表示为： y＝medfiltxrd,roundfsp×dmin10 式中，dmin为预先设定的灾害的最短持续时间； S6、嵌入无边缘延迟滤波；该滤波器表示为： y′＝filterH,1,y 式中，y’为无边缘延迟滤波后的信号；H为滤波器参数；y为中值滤波后的信号； S7、计算信号包络能量； S8、先嵌入鉴别滤波器，然后建立特征函数，特征函数的表达式如下： CF＝10×log101+DVlog102 式中，CF为初至识别特征函数；V为信号的最大振幅，D为鉴别滤波后的信号； 针对识别特征函数在不同噪音强度干扰下的稳定性，进行相同信号，不同噪音等级的验证测试；通过对原始信号混合高斯随机白噪音，分别设定信噪比SNR分别为5、3、2、1，当信噪比为5时，噪音强度对于信号影响小，信号的振动特征清晰，基于特征函数能够拾取四次主要事件的初至时刻，与信号时序对应；随着信噪比降至3时，信号中的噪音含量增大，但特征函数的形态基本没有改变，四次主要事件的初至时刻依旧明显；当信噪比进一步减小至2时，特征曲线仅有微小改变；当信噪比为1时，即信号的振幅与噪音的振幅相等，此时特征曲线的形状较之前发生明显改变，但依旧能拾取第一次事件的初至。

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四川省华地建设工程有限责任公司;西南交通大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区一环路北二段三号；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”。

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