【摘 要】
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提出一种基于递归分析的宫缩信号分类方法,用于区分不同强度的宫缩信号。首先,使用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与形态学结合的联合滤波算法进行高频降噪
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划资助项目(LGG19F010010)
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提出一种基于递归分析的宫缩信号分类方法,用于区分不同强度的宫缩信号。首先,使用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与形态学结合的联合滤波算法进行高频降噪,并通过平滑先验法(Smoothness Priors Approach,SPA)去除信号的基线漂移;然后,通过递归分析获取描述递归图的递归参量,将其与信号的一维时域、形态特征融合成16维的特征向量;最后,使用SMOTE-PCA-SVM分类器对宫缩信号强度进行分类。仿真实验表明:所提宫缩信号强度分类方法与传统方法
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