作者：薛艳明,张元,吕运朋,齐林,杨平,张曦,王兴龄 单位：郑州大学 出版：《郑州大学学报(理学版)》2000年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZZDZ2000030110 DOC编号：DOCZZDZ2000030119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《便携式胎动计数器的研制》PDF+DOC2001年第01期 赵秀兰,张元,吕运朋,薛艳明,邓秋超 《离散贝叶斯分类算法及分类误差估计》PDF+DOC2004年第S2期 周德全 《一种基于贝叶斯网络的雷达重频模式识别方法》PDF+DOC2007年第02期 王健鹏,初翠强,吴京,柳征 《灰色关联算法在多传感器辐射源识别系统的应用研究》PDF+DOC2015年第06期 傅成彬,张靖,计文平,张永利 《胎动信号蓝牙监测系统》PDF+DOC2020年第03期 周丽丽,刘彤军,杜寅甫 《运动车辆自动识别分类研究》PDF+DOC2000年第06期 余军涛,张跃 《路面状态识别技术概述》PDF+DOC2012年第04期 李虹 《电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用》PDF+DOC2010年第06期 伟利国,张小超,赵博,李福超 《多特征信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第08期 姜万录,刘思远 《基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究及应用》PDF+DOC2013年第01期 刘希亮,陈桂明,李方溪,张倩

    • 胎动监护是预防围产期胎死的一项重要措施 .针对胎动发生时引起母体腹壁压力改变这一生理特性 ，首先利用压力传感器从母腹部提取胎动信号并经采样至计算机内 ；然后针对腹部胎动信号成分复杂、信噪比较低的特点 ，采用数字低通滤波和微分、积分技术对其进行预处理 ，经分析后提取其特征参量 ；最后利用贝叶斯最小错误率决策准则进行模式识别 .通过对 13例共 2 6 0分钟的腹部胎动信号的分析、处理及分类 ，其正确识别率达 84.35 % 。

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