实现孕妇和婴儿心电信号的检测并分离孕妇婴儿的心电信号

回应仅通过哭声进行交流的新生婴儿是婴儿保健环境中最具挑战性的问题。 我们的研究工作提出了一种自动算法来提取更好的特征，这些特征可以进一步用于通过分析婴儿的哭声模式来准确估计婴儿哭的原因。 应用信号处理技术来检查这些哭声的声音，通过它可以找到携带有关刺激哭声的环境细节的特定特征，并通过 LABVIEW 计算系数。 提取了基频 (f0)、频谱特征 - 梅尔频率倒谱系数 (MFCCS) 和基于熵的特征 - 多波段频谱熵签名 (MBSES) 等特征。 提取的哭泣特征具有建设性和合理性，这将转向可接受的分类和检测性能。 使用自动哭声检测 (ACD) 设备解码婴儿哭声是必不可少的，这将有助于母亲了解和响应婴儿的需求，尤其是医生在早期阶段治疗患病婴儿。 此应用程序可用于妇产科诊所。

BabyCryDetector 背景 这是我在英特尔实验室中国（2012.12.01-2013.05.31）实习期间完成的一个项目。 为了检测婴儿的哭声，该项目成为Nursery 2.0的一部分，该项目建于爱迪生，并在演示。 介绍 Monitor_matlab是基于Matlab的婴儿啼哭检测器。 BabyCryDetectorReport.pdf说明了实现细节。 运行Monitor.m以启动。 Monitor_c是一个基于C的婴儿啼哭检测器，完全根据matlab代码编写。 它无需监视环境语音，而只是从文件中读取语音数据。 运行AMain.c以启动。 前面的两个模块都在2012年末完成，当时机器学习还不如今天流行。 那时我只有很少的婴儿哭声样本/实例。 因此，监控器的分类器非常简单，只需判断提取的特征值即可确定。 例如，检查平均频率是否大于1000。 Classifier_py是基于Python的婴儿哭泣分类器。 我在Internet上获得了更多样本，提取了功能，并使用Scikit-Learn构建了多个分类器。 最新更新：Python分类器 由于机器学习的繁荣，我正在考虑使用skle

婴儿哭泣分类 预测婴儿哭泣的原因（饥饿，疼痛等）

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美国婴儿名字1880-2009 数据 包含1880年至2009年间排名前1000名的男婴名字。此数据是根据提供的数据汇总而来的。 如果要自己重新创建，请2-parse.rb运行文件1-download.r ， 2-parse.rb和3-clean.r 。 您将同时需要R和Ruby。 前1000名中姓名的百分比 自1960年代以来，名字在前1000名中的婴儿所占的比例一直在下降，目前这一比例为80％的男孩和67％的女孩。 最后一封信 受（ 上的讨论的刺激（ 的旧帖子提示），这些图表显示了姓氏的最后一个字母（1880-2008年）的分布。