基于自适应滤波的胎儿心电信号提取技术研究

"基于自适应滤波的胎儿心电信号提取" 在现代医学中，胎儿心电图（FECG）的监测对于评估胎儿健康状态至关重要，尤其是在围产期的管理和诊疗过程中。胎儿心电图可以帮助医生及时发现并处理可能影响胎儿健康的状况，如胎儿窘迫、心动过速或过缓、心脏疾病等。然而，由于FECG信号弱且容易受到母体心电图（MECG）、50Hz工频干扰、基线漂移等噪声的影响，直接从母体体表获取的信号质量往往较差。 自适应滤波是解决这一问题的关键技术。该领域国内外的研究者已经提出多种自适应滤波算法，旨在从噪声中准确提取FECG信号。硕士论文《基于自适应滤波的胎儿心电信号提取》由付荣申撰写，指导教师为万红，研究重点在于使用自适应滤波算法提升FECG信号的提取效率和准确性。 论文首先阐述了研究的背景和意义，强调了FECG在临床诊断中的重要性以及噪声对信号提取的挑战。接着，作者详细分析了FECG信号的特性，以及50Hz工频干扰、MECG、基线漂移等主要噪声的来源和特性。针对这些噪声，论文探讨了两种常见的自适应滤波算法——最小均方（LMS）算法和最小二乘（RLS）算法。LMS算法虽然计算简单，但收敛速度较慢，而RLS算法则具有更快的收敛速度和更好的滤波效果，但计算量较大。 为了平衡性能和计算复杂度，论文引入了最小二乘快速横向滤波（FTF）算法。FTF算法在保持与RLS算法相当的收敛速度的同时，显著降低了计算量，而且滤波性能更优。通过理论分析和MATLAB软件的仿真研究，论文证明了FTF算法在实际应用中的有效性，能够有效抑制MECG信号，从而提高FECG信号的可读性和诊断价值。 实测数据的应用进一步验证了FTF算法的过滤效果，成功地从噪声中分离出了清晰的胎儿心电信号。论文最后总结了工作成果，并对未来的研究方向提出了展望，包括进一步优化滤波算法和提高FECG信号的实时监测能力。 关键词涉及胎儿心电信号、母体心电信号、自适应滤波算法、50Hz工频干扰和基线漂移处理，这些是理解胎儿心电监测技术与信号处理领域核心概念的关键。通过深入研究和应用这些技术，可以改善胎儿健康监护的质量，对保障母婴安全具有重要意义。