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龙图腾网恭喜深圳弘毅智造科技有限公司申请的专利一种基于稀疏矩阵分解的电路板噪声源定位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：CN119575306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510134981.7，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权一种基于稀疏矩阵分解的电路板噪声源定位方法是由王尉设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏矩阵分解的电路板噪声源定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏矩阵分解的电路板噪声源定位方法，包括如下步骤：通过多层噪声感知网络实时采集来自电路板不同功能区域的多通道噪声信号；采用跨域噪声解耦合算法消除不同通道间的噪声互扰，并通过动态降维技术将噪声信号压缩至低维特征空间；基于非负稀疏矩阵分解技术分解噪声信号，提取电路板的正常运行信号与异常噪声特征，构建噪声源指纹库；利用多维动态追踪定位算法结合噪声信号的时空变化对噪声源进行定位优化；通过自适应反馈机制对噪声源定位模型进行迭代优化，并结合历史噪声数据预测未来可能的噪声源，以提前部署噪声抑制措施。本发明提高了噪声源定位的精度和效率，适用于复杂电子设备的噪声管理。

本发明授权一种基于稀疏矩阵分解的电路板噪声源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏矩阵分解的电路板噪声源定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在电路板上定义多层噪声感知网络，通过分布于不同功能区域的微型传感器节点，实时同步采集多通道噪声信号，并结合自适应动态频域采样算法，自动调整采样频率和采集模式，适应瞬态和持续性噪声信号的动态变化；S2、对各采集通道的噪声信号，应用跨域噪声解耦合算法，通过分析多通道噪声信号的特征相关性和差异性，分离通道间的噪声互扰，优化信号的协同处理，并使用动态降维机制，将高维噪声信号转换为低维特征空间中的压缩噪声特征数据；S3、基于改进的非负稀疏矩阵分解算法，对压缩后的噪声特征数据进行二次分解，首先分解提取低秩信号矩阵，表示电路板的正常运行信号，其次通过分解稀疏矩阵提取异常噪声特征，并结合不同工作模式下的动态特性，构建噪声源指纹库；S4、基于噪声源指纹库，应用多维动态追踪定位算法，结合电路板功能区域的时空分布信息，动态计算噪声源的位置，通过分析噪声强度的时空变化，优化噪声源定位路径，优先识别和定位最具干扰性的噪声源；S5、通过自适应反馈优化机制，根据实时采集的噪声信号与历史噪声源数据，动态调整噪声源指纹库，迭代优化噪声源定位模型，适应电路板复杂工作条件下的噪声源定位；S6、基于历史噪声数据和当前噪声源指纹库的匹配结果，预判未来可能产生的噪声源，并提前采取噪声抑制措施；所述S3具体包括：S31、基于改进的非负稀疏矩阵分解算法，对压缩后的全局噪声特征矩阵进行分解，提取低秩信号矩阵和稀疏噪声矩阵： ；其中，为范数，表示矩阵的核范数，为正则化项，和为正则化系数；S32、稀疏噪声矩阵表示异常噪声特征，稀疏性通过自适应调控机制进行优化： ；其中，为范数，控制稀疏矩阵的稀疏性，项用于增强稀疏矩阵的适应性；S33、结合电路板在不同工作模式下的动态特性，通过分解得到的异常噪声特征，构建噪声源指纹库，噪声源指纹库通过对稀疏矩阵的聚类和异常检测生成；S34、通过迭代反馈机制动态更新噪声源指纹库： ；其中，为更新后的稀疏矩阵，为先前的噪声源指纹库矩阵，为学习率，为噪声源指纹库中的梯度调整项。

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