基于搜索树的实现单通道胎儿心率监测方法.pdf
子璇****君淑
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目前已有许多研究其它技术来提取胎儿心电信号(FECG)的报道,如自适应滤波、基于奇异值分解、主分量分析,神经网络算法、ICA,非负盲分离等。但这些技术的提取方法受很多限制,或计算过于复杂,或需要更多的人工干预,或最后分离的效果不佳。本发明的目的在于克服现有胎儿心电信号提取方法的缺点和不足,提出一种基于hilbert变换的胎儿心电提取和瞬时心率识别方法针对由胎儿心电数据库中采集得到的母亲腹部心电信号,能快速简便的得到胎儿心电信号,并计算出胎儿的瞬时心率,方便应用于临床胎儿监护。
基于神经网络的胎儿心率提取算法的实现的开题报告.docx
基于神经网络的胎儿心率提取算法的实现的开题报告一、研究背景和意义:胎儿心率是指胎儿心脏每分钟跳动的次数,也是反映胎儿生命体征的重要指标之一。在孕期接受产前保健时,通过监测胎儿心率的变化,可以及时发现胎儿的异常情况,减少孕妇和胎儿的风险。传统的胎儿心率监测通常依靠人工观察胎儿心电图图像,这种方法存在监测不准确、数据量大、判断主观等问题。因此,采用计算机自动提取胎儿心率的方法可以减少人工介入,提高监测效率和准确性。其中,基于神经网络的胎儿心率提取算法已经被广泛研究和应用,能够有效地解决上述问题。二、研究内容和
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