【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学信号处理，更具体地说，它涉及一种基于自适应深度波谱神经网络的胎儿心电提取方法。
技术介绍
1、电子胎儿监护设备是有效的计算机辅助监护工具之一，已被广泛应用于监测胎儿生长和改善围产期预后，如多普勒超声、心脏造影、胎儿心磁造影和无创胎儿心电图。
2、多普勒超声通常用于监测胎儿心率，但并不能保证胎儿的绝对安全。心脏造影是胎儿监测中最广泛的工具之一，但它容易导致母体和胎儿心率混淆。而胎儿心磁造影可提供高质量的胎儿心率，但成本太高。作为胎儿监测的必要监测工具，无创胎儿心电图不仅无创的，而且提供反映胎儿心脏活动的有价值的信息。然而，它通常会受到干扰信号的污染，如电力线频率干扰、肌电图信号、高斯白噪声和母体心电图信号的主要干扰。
3、为了解决这一问题，人们提出大量的从母体腹部心电信号中提取胎儿心电信号的方法，如自适应滤波算法、盲源分离方法、小波变方法和深度学习方法。
4、自适应滤波算法利用参考的母体心电信号从母体腹部信号中估计胎儿心电信号，但它们并不总是在每个参考信号中出现。盲源分离方法能够用...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的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，在S3中，所述深度波谱神经网络对换模块包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的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，在S4中，所述波谱深度自关注模块包括：
4.根据权利要求3所述的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，所述波谱成分自我关注机制具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于自适应深度波谱神经网...
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的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，在s3中，所述深度波谱神经网络对换模块包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的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，在s4中，所述波谱深度自关注模块包括：
4.根据权利要求3所述的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，所述波谱成分自我关注机制具体为：
5.根据权利要求1所述的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，在s5中，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王旭，王德毅，赵剑川，欧启标，张检保，张宇，何威，
申请(专利权)人：广东机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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