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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于分数域傅里叶变换的可解释心音异常识别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：CN115762578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211538342.X，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权基于分数域傅里叶变换的可解释心音异常识别方法及系统是由胡斌;钱昆;谭洋设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分数域傅里叶变换的可解释心音异常识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分数域傅里叶变换的可解释心音异常识别方法和系统，包括预处理、特征提取、模型建立和模型解释。预处理依次包括：剪切、下采样、滤波、幅值归一化、心动周期分割、分帧和加窗；特征提取，被配置为先对预处理后的心音做分数域傅里叶变换，接着提取一维分数域心音信号的帧级香农熵特征，并对帧级特征计算13个统计函数作为最终特征；模型建立，选取XGBoost分类器；模型解释，选取SHAPSHapleyAdditiveexPlanation解释模型。本发明实现容易，方法简单，特征维度低，模型拟合快，具有模型预测可解释性。

本发明授权基于分数域傅里叶变换的可解释心音异常识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分数域傅里叶变换的可解释心音异常识别方法，其特征在于，所述方法包括: 步骤S100，对心音信号进行预处理； 步骤S200，对预处理的心音信号的分数域傅里叶变换熵特征进行提取； 步骤S210，对心音信号做分数域傅里叶变换得到时频域信号，也称为分数域信号； 步骤S220，对心音信号的分数域谱取模； 步骤S230，提取一维分数域心音信号的香农熵特征，即分别对每帧分数域心音信号提取香农熵特征； 步骤S240，在帧级分数域傅里叶变换熵特征上应用多个统计函数作为每个心音信号提取的最终特征； 步骤S300，模型建立，即训练XGBoost分类器建立模型，通过未加权平均召回率对结果进行评估：选定需要寻优的多个参数，并设定各参数网格搜索的范围，设置参数随机种子值，其余参数保持默认值； 逐个对XGBoost的参数进行网格搜索，以未加权平均召回率作为模型的性能指标，找出使得测试集的未加权平均召回率为最大值的模型； 步骤S400，模型解释，对统计特征计算SHAP值，获得每个特征的SHAP值。

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