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🔥 内容介绍
胎儿心率（FHR）信号分析是产前监测胎儿状况的无创基础工具。本研究采用参数化与非参数化方法进行功率谱密度（PSD）评估，以分析5例健康胎儿及5例宫内生长受限（IUGR）胎儿的 FHR 信号，并应用近似熵等非线性算法。研究结果与文献既往报道一致。索引词——自主神经系统（ANS）、胎心监护（CTG）、胎儿心率（FHR）、 IUGR 、非线性参数、频谱分析。引言 心率变异性（HRV）是指连续心跳间期的生理学变化现象，通过心跳间期的波动进行测量。从 HRV 信号中提取的参数可有效区分病理状态，为疾病发生机制提供重要线索。这些 HRV 特性在监测胎儿健康状况中具有特殊价值。此外， HRV 分析为评估ANS交感神经与副交感神经分支协同调控功能提供了量化工具。胎儿心电图（FECG）、光电容积描记法（PPG）、多普勒超声、超声胎心监护（CTG）及胎儿磁心图（FMCG）是日常用于获取 FHR 信号的技术手段。然而，本文将不讨论其执行或性能。
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
