1：加载训练集数据和标签：数据集包含9 000个正常FHR（胎心率）信号和9 000个病理性FHR信号，每个序列有1 000个特征，这1 000个特征为SqueezeNet的输出。 2：定义LSTM网络框架，输入大小指定为1 000的向量，包含隐含单元的LSTM层个数指定为200个，并输入完整序列。 3：网络最后为softmax层和分类层，以此来指定2个类。 超参设置：指定训练选项，将求解器设置为‘adam’（adam优化器的batch size为100），进行100轮训练，为防止梯度爆炸，将阈值设置为3。使用trainNetwork以指定训练选项训练LSTM网络。InitialLearning Rate为0.0005，GradientThreshold为3。 4：加载测试数据集，并对每个时间步的活动进行分类。最后计算预测的准确度。

根据你的描述，以下是一个MATLAB的示例代码，用于加载训练集数据、定义LSTM网络框架、设置超参并训练网络，以及加载测试数据集并计算预测准确度。

% 步骤1：加载训练集数据和标签
load('train_data.mat'); % 假设训练数据保存在名为train_data.mat的文件中
load('train_labels.mat'); % 假设训练标签保存在名为train_labels.mat的文件中

% 步骤2：定义LSTM网络框架
inputSize = 1000; % 输入大小指定为1000个特征
numHiddenUnits = 200; % 包含隐含单元的LSTM层个数指定为200个

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 步骤3：设置超参和训练网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 100, ...
    'GradientThreshold', 3, ...
    'InitialLearnRate', 0.0005);

net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options);

% 步骤4：加载测试数据集并计算预测准确度
load('test_data.mat'); % 假设测试数据保存在名为test_data.mat的文件中
load('test_labels.mat'); % 假设测试标签保存在名为test_labels.mat的文件中

predictions = classify(net, test_data);
accuracy = sum(predictions == test_labels) / numel(test_labels);
fprintf('预测准确度：%.2f%%\n', accuracy * 100);

请确保你已经将训练集数据、训练标签、测试集数据和测试标签保存在相应的MAT文件中，并将文件路径正确指定在load函数中。此外，根据你的实际数据和需求，你可能需要进行适当的调整和修改。