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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于时频特征图的心音数据处理方法及系统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：CN120472947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510946533.7，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权基于时频特征图的心音数据处理方法及系统是由潘帆;首都;蒋志宇;赵启军;李莉设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频特征图的心音数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时频特征图的心音数据处理方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域。该基于时频特征图的心音数据处理方法，包括以下步骤：心音平稳划分、优化识别处理和杂音识别验证。本发明通过对基于心音信号得到的时频特征图进行特征平稳差异划分以得到心音平稳差异特性结果，接着结合心音平稳差异特性结果进行心音优化处理并获取杂音等级识别结果，最后对杂音等级识别结果进行验证，若验证成功，则将杂音等级识别结果进行反馈，否则，进行杂音等级识别结果更新，达到了更准确的进行心音信号杂音识别的效果，解决了现有技术中存在基于时频特征图进行心音信号杂音识别过程中未充分考虑心音信号平稳性差异的问题。

本发明授权基于时频特征图的心音数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时频特征图的心音数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取预设时间间隔内的心音信号，对基于心音信号得到的时频特征图进行特征平稳差异划分，得到心音平稳差异特性结果； S2，结合心音平稳差异特性结果进行心音优化处理，获取杂音等级识别结果，所述心音优化处理表示基于心音平稳差异特性结果优化杂音识别过程中的心音信号输入以提高心音信号杂音识别的准确程度； S3，对杂音等级识别结果进行验证，若验证成功，则将杂音等级识别结果进行反馈，否则，进行杂音等级识别结果更新； 所述对基于心音信号得到的时频特征图进行特征平稳差异划分，具体步骤如下： 获取预设时间间隔内心音信号的特征划分数据，所述特征划分数据包括信号自相关值、信号平稳性检验根、信号频率值、信号平均频率以及平均功率谱密度； 将预设时间间隔内心音信号在预设采集监测时刻与左相邻采集监测时刻的信号自相关值进行差异平均化趋近运算后，对信号平稳性检验根趋近运算结果进行时间域平稳交互处理，得到时间域平稳度，所述时间域平稳交互处理用于描述信号自相关值差异平均化趋近运算结果与信号平稳性检验根趋近运算结果之间的相互作用； 将信号频率值与信号平均频率进行差异分析后，对平均功率谱密度趋近运算结果进行频域平稳交互处理，得到频域平稳度，所述频域平稳交互处理用于描述信号频率值差异分析结果与平均功率谱密度趋近运算结果之间的相互作用； 将时间域平稳度、频域平稳度与对应的平稳补偿量进行赋权运算后耦合处理，得到心音平稳划分值，所述心音平稳划分值用于量化评估时频特征图中心音信号特征的平稳度； 所述平稳补偿量包括时间域平稳补偿量和频域平稳补偿量； 所述心音平稳划分值表示时间域平稳度、频域平稳度共同对时频特征图中心音信号特征平稳度评估的量化数据； 所述得到心音平稳差异特性结果，具体流程如下： 根据从预设数据库中获取的预设心音平稳特性阈值范围，判断得到的心音平稳划分值是否在预设心音平稳特性阈值范围内； 若心音平稳划分值在预设心音平稳特性阈值范围内，则将心音平稳差异特性结果记为平稳心音信号； 若心音平稳划分值不在预设心音平稳特性阈值范围内，则将心音平稳差异特性结果记为非平稳心音信号； 所述心音平稳差异特性结果包括平稳心音信号和非平稳心音信号。

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