算法流程圖如下：

詳細算法步驟

1.信號生成與特征提取

模擬生成四類典型信號：單頻正弦波、多頻疊加波、高斯峰信號、高斯脈沖信號

添加真實環境噪聲：低頻背景干擾和高頻隨機噪聲

使用三重特征提取器并行處理：時域統計特征、頻域譜特征、時頻聯合特征

構建6×170×800維特征張量（幀×特征×樣本）

2.數據預處理與網絡構建

按7:1:2比例劃分訓練/驗證/測試集

實施通道級批歸一化：僅用訓練集統計量標準化全數據集

設計輕量CNN架構：單卷積層（5×1核）+批歸一化+Dropout

采用ADAM優化器進行100輪次訓練

3.LIME可解釋性分析

自定義特征通道分割策略：170個特征獨立映射

生成4000個合成樣本擾動特征通道

訓練回歸樹模型近似網絡決策邊界

計算各特征通道對分類得分的貢獻度

4.特征重要性量化與選擇

聚合驗證集所有樣本的LIME重要性圖譜

按類別分別計算特征通道重要性總分

選擇各類別Top-1關鍵特征通道

可視化特征重要性分布規律

5.精簡網絡訓練與驗證

僅保留4個關鍵特征通道（原170個）

保持相同網絡架構重訓練分類器

對比測試集上原始/精選/隨機特征性能

通過混淆矩陣量化精度變化

應用領域

該算法主要應用于智能信號處理系統的特征工程優化，特別適合于資源受限的邊緣計算場景。在工業設備預測性維護中，可自動識別振動信號中的關鍵故障特征；在醫療穿戴設備領域，能優化心電/腦電信號的特征選擇流程；在無線通信系統里，可用于自適應選擇最優信號調制識別特征。相比傳統特征選擇方法，該方案通過深度網絡決策反推特征重要性，實現了任務驅動的智能降維，解決了高維特征導致的"維度災難"問題，為物聯網設備的實時信號分析提供了輕量化解決方案。

在信號分析中的應用

在信號分析領域，該算法實現了從"特征提取-分類決策"到"決策解釋-特征優化"的閉環。傳統信號處理依賴專家經驗預設特征組合，而本方法通過深度網絡的黑箱決策反向推導出關鍵特征通道。具體應用中，首先對原始信號進行全維度特征提取形成特征圖像，訓練初始分類器后使用LIME技術解析網絡對各特征通道的依賴程度，進而篩選出信號中最具判別性的本質特征。這種數據驅動的方法特別適用于分析噪聲環境下的復合信號，如電力設備局部放電檢測中可自動聚焦脈沖特征，腦機接口系統中能精準選擇反映認知狀態的神經振蕩特征，大幅提升信號分析的效率和可解釋性。

與深度學習的結合

該算法構建了"深度學習-可解釋AI-特征工程"的三角協同框架。首先利用CNN學習特征圖像中的隱含模式實現端到端分類；然后通過LIME技術將黑箱決策轉化為可解釋的特征重要性熱力圖；最終基于重要性圖譜重構特征空間指導網絡輕量化。這種結合方式使深度學習不僅作為分類工具，更成為特征優化的指導引擎。在訓練階段，網絡自主發現特征間的非線性關聯；在解釋階段，LIME反向映射網絡知識到特征空間；在優化階段，利用網絡學到的知識精簡輸入維度。這種閉環機制在微型雷達信號處理、植入式醫療設備等新興領域展現出強大優勢，實現了模型復雜度與分類精度的帕累托最優。

本文轉載自????高斯的手稿??