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申请/专利权人：广东机电职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于自适应深度波谱神经网络的胎儿心电提取方法，涉及生物医学信号处理，获取母体腹部心电信号频谱；对所述母体腹部心电信号进行波谱变换；建立深度波谱神经网络对换模块，用于提取所述母体腹部心电信号中的胎儿心电信号的频率成分；设计波谱深度自关注模块，用于捕捉所述胎儿心电信号的频率成分的细节信息，以提取剔除了被噪声破坏的胎儿心电信号的波形特征成分；设计深度波谱神经网络逆对换模块，用于从所述母体腹部心电信号中提取多分辨率的胎儿心电信号分量结合波形特征成分以重构胎儿心电信号。本发明极大地降低计算复杂度，能有效地区分出胎儿心电信号和噪声，解决了现有的胎儿心电信号质量差、受噪声污染问题。
主权项：1.一种基于自适应深度波谱神经网络的胎儿心电提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取母体腹部心电信号频谱；S2、对所述母体腹部心电信号进行自适应波谱变换；S3、建立深度波谱神经网络对换模块，用于提取所述母体腹部心电信号中的胎儿心电信号的频率成分；S4、设计波谱深度自关注模块，用于捕捉所述胎儿心电信号的频率成分的细节信息，以提取剔除了被噪声破坏的胎儿心电信号的波形特征成分；S5、设计深度波谱神经网络逆对换模块，用于从所述母体腹部心电信号中提取多分辨率的胎儿心电信号分量结合波形特征成分以重构胎儿心电信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东机电职业技术学院 一种基于自适应深度波谱神经网络的胎儿心电提取方法
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