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fastICA.rar_ICA胎儿_ECG_fastica_fetal ECG神经网络_胎儿心电

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简介：
该资源包包含使用FastICA算法对胎儿心电图（fECG）进行信号处理和提取的相关代码及数据，适用于研究胎儿健康监测的技术开发。 基于独立变量分析的快速ICA算法用于分离母体与胎儿心电信号。

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  • fastICA.rar_ICA胎儿_ECG_fastica_fetal ECG神经网络_胎儿心电
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    该资源包包含使用FastICA算法对胎儿心电图（fECG）进行信号处理和提取的相关代码及数据，适用于研究胎儿健康监测的技术开发。 基于独立变量分析的快速ICA算法用于分离母体与胎儿心电信号。
     
  • 胎儿监护仪.pdf
    优质
    《胎儿监护仪》一文深入探讨了用于监测孕期胎儿健康状况的各种设备和技术，包括实时心率监测和宫缩检测方法。文章详细介绍了这些技术的工作原理、临床应用及其对母婴安全的重要意义。 胎心开发用原理图以及量产版的原理图。
     
  • 胎儿健康分类器
    优质
    《胎儿健康分类器》是一款专为孕期健康管理设计的应用程序。通过分析超声波数据和孕妇信息，提供个性化的胎儿健康评估与监护建议，确保母婴安全。 胎儿健康分类器数据集包含从心电图检查中提取的2126条特征记录，并由三名产科专家将其分为三个类别：正常、可疑和病理。这些特征记录通过SisPorto 2.0程序自动分析，该程序用于评估母马胎儿的心电图，如Ayres de Campos等人在《母马胎儿医学杂志》5:311-318中的描述所示。
     
  • 胎儿健康的分类
    优质
    本章节探讨了影响胎儿健康的各种因素及其对发育的影响，并详细介绍了不同类别的胎儿健康问题。 胎儿健康分类项目所基于的数据集。
     
  • 利用自适应滤波技术提取胎儿心电信号
    优质
    本研究旨在开发并应用自适应滤波算法，有效分离母体与胎儿的心电活动信号，以提高胎儿心脏监测的质量和准确性。 胎儿心电信号是临床诊断中的重要生理信号之一，在检测胎儿宫内缺氧及心脏病等方面具有重要意义。然而，从母体表面采集到的胎儿心电信号通常受到多种噪声干扰的影响，其中最主要的几种干扰包括母体心电信号（MECG）、50Hz工频干扰以及基线漂移。本段落以研究提取胎儿心电信号（FECG）为目标，采用自适应滤波算法从复杂环境中分离出胎儿的心电活动信号。
     
  • 【特征提取】基于Matlab的胎儿心电信号提取源码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab开发的代码，用于从孕妇腹部心电图中精确提取胎儿心电信号。适用于科研和临床研究，助力于胎儿心脏健康的早期监测与评估。 胎儿心电信号提取包含Matlab源码。
     
  • 基于MATLAB的NLMS算法在胎儿心电信号提取中的应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现NLMS算法，有效从母体心电干扰中分离和增强胎儿心电信号，为产前健康监测提供技术支持。 bme00.mat包含了从孕妇身上采集到的胸导联信号以及腹部信号的数据；fecg.m是用于处理胎儿心电图的MATLAB仿真程序。
     
  • 改良自相关算法在胎儿心率测量中的应用
    优质
    本研究提出了一种基于改进自相关算法的新型方法，用于提高胎儿心率监测的准确性和可靠性，为产科临床提供更有效的诊断工具。 在围产期对胎儿心率进行监护非常重要。超声测量胎心率是最常用的无创方法之一，但由于信号成分复杂，使得信号处理较为困难。我们提出了一种改进的自相关方法——指数加权自相关方法，并利用了自适应技术。通过临床试验发现，与以前的方法相比，使用这种方法从超声信号中提取的胎心率更准确，尤其是在信号存在衰减和丢失的情况下。
     
  • 基于Matlab的ECG胎儿心率信号自适应滤波仿真及LMS、NLMS和L-LMS算法比较
    优质
    本文利用MATLAB平台对ECG信号中的胎儿心率进行自适应滤波处理，并对比分析了LMS、NLMS以及L-LMS三种算法的性能差异。 版本：MATLAB 2021a 我录制了关于ECG滤波的仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤得到相应的仿真结果。 领域：心电图（ECG）信号处理，具体是胎儿心率信号的自适应滤波技术研究。 内容：本项目通过MATLAB软件进行ECG胎儿心率信号的自适应滤波仿真实验，并对比了LMS、NLMS以及L-LMS三种算法的效果。 适合人群：适用于本科及研究生阶段的教学与科研学习。
     
  • 基于小波变换模极大值的胎儿心率提取方法
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    本研究提出一种基于小波变换模极大值的方法来精确提取胎儿心电信号中的心率信息，旨在提高检测准确性和可靠性。 胎儿监护的主要方法是监听胎儿心率，而超声多普勒测量是一种有效的无创手段。然而，由于原始信号复杂且受到严重干扰，从这些信号中提取胎心率变得十分困难。本段落利用小波变换系数的模平方值与信号奇异性指数之间的关系，在超声回波信号中成功地提取了胎儿的心率信息。鉴于噪声的小波变换系数会随着尺度增加而减小，该方法具有较强的抗干扰能力。通过模拟仿真和实际数据处理验证，证明此方法能够准确从超声多普勒信号中获取胎心率信号。