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文檔簡介
1、胎兒心電圖的監(jiān)測對于保證圍產(chǎn)期孕婦和胎兒的健康十分重要。傳統(tǒng)的胎兒心電圖多采用侵入式的方式進行檢測,費事費力,測量過程復雜,而且對胎兒和孕婦的健康帶來額外風險。目前,胎兒心電多采樣腹部電極的非侵入方式采集,但是由于孕婦處于復雜的外界環(huán)境,且采集過程受孕婦自身心電信號和其他生物電信號的干擾,采集到的信號往往是胎兒心電信號、母親心電信號和其他噪聲的混合信號,必須經(jīng)過一定的信號處理過程,才能得到清晰的胎兒心電信號。
從腹壁混合信號中
2、提取胎兒心電信號一直是生物信號處理領(lǐng)域的研究熱點,近年來學者提出了各種理論的算法用于胎兒心電信號提取,例如盲源分離算法、自適應(yīng)濾波算法、奇異值分解算法、機器學習算法等。
支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是一種基于的統(tǒng)計學習理論的最新的機器學習算法,它克服了機器學習算法的欠學習問題和過學習問題,解決小樣本擬合問題性能優(yōu)秀,十分適合將該方法引入到FECG的信號提取問題[1]。
本文結(jié)合以
3、上課題背景和研究問題,在前人的基礎(chǔ)上進行了以下研究:
1)介紹了胎兒心電信號提取問題的課題背景、研究意義、胎兒心電信號的形態(tài)特征、噪聲源分析等;2)介紹了統(tǒng)計學習理論的基本內(nèi)容,支持向量機的基本原理,包括廣義最優(yōu)分類面、核函數(shù)特征空間、用于回歸估計的支持向量機等,并對這些理論進行了詳細的分析說明;3)結(jié)合胎兒心電信號的提取特點,針對最小二乘支持向量機的核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化問題,提出了一種基于改進螢火蟲算法的核參數(shù)優(yōu)化算法,代替原來的
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