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胎动信号的提取和自动识别
被引量:
2
1
作者
薛艳明
张元
+4 位作者
吕运朋
齐林
杨平
张曦
王兴龄
《郑州大学学报(自然科学版)》
CAS
2000年第3期46-50,共5页
胎动监护是预防围产期胎死的一项重要措施 .针对胎动发生时引起母体腹壁压力改变这一生理特性 ,首先利用压力传感器从母腹部提取胎动信号并经采样至计算机内 ;然后针对腹部胎动信号成分复杂、信噪比较低的特点 ,采用数字低通滤波和微分...
胎动监护是预防围产期胎死的一项重要措施 .针对胎动发生时引起母体腹壁压力改变这一生理特性 ,首先利用压力传感器从母腹部提取胎动信号并经采样至计算机内 ;然后针对腹部胎动信号成分复杂、信噪比较低的特点 ,采用数字低通滤波和微分、积分技术对其进行预处理 ,经分析后提取其特征参量 ;最后利用贝叶斯最小错误率决策准则进行模式识别 .通过对 13例共 2 6 0分钟的腹部胎动信号的分析、处理及分类 ,其正确识别率达 84.35 % .
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关键词
胎动信号
贝叶斯分类器
模式识别
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职称材料
题名
胎动信号的提取和自动识别
被引量:
2
1
作者
薛艳明
张元
吕运朋
齐林
杨平
张曦
王兴龄
机构
郑州大学机电工程系
河南医科大学三附院
出处
《郑州大学学报(自然科学版)》
CAS
2000年第3期46-50,共5页
基金
河南省自然科学基金
河南省杰出青年科学基金
文摘
胎动监护是预防围产期胎死的一项重要措施 .针对胎动发生时引起母体腹壁压力改变这一生理特性 ,首先利用压力传感器从母腹部提取胎动信号并经采样至计算机内 ;然后针对腹部胎动信号成分复杂、信噪比较低的特点 ,采用数字低通滤波和微分、积分技术对其进行预处理 ,经分析后提取其特征参量 ;最后利用贝叶斯最小错误率决策准则进行模式识别 .通过对 13例共 2 6 0分钟的腹部胎动信号的分析、处理及分类 ,其正确识别率达 84.35 % .
关键词
胎动信号
贝叶斯分类器
模式识别
Keywords
fetal movement signals
Bayesian Classifications
pattern recognition
分类号
R714.15 [医药卫生—妇产科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
胎动信号的提取和自动识别
薛艳明
张元
吕运朋
齐林
杨平
张曦
王兴龄
《郑州大学学报(自然科学版)》
CAS
2000
2
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职称材料
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参考文献
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