自适应滤波算法在胎儿心电信号提取中的应用研究

"这篇硕士学位论文来自郑州大学，作者付荣申，导师万红，主题聚焦于自适应滤波在胎儿心电（FECG）信号提取中的应用。论文详细探讨了FECG信号的提取，特别是在面临MECG（母体心电）、50Hz工频干扰、基线漂移等噪声的挑战时，如何通过自适应滤波技术进行有效处理。" 文章深入探讨了FECG信号的重要性，尤其是在诊断胎儿宫内缺氧和胎儿心脏病中的作用。然而，实际获取的FECG信号通常受到多种噪声的严重影响，包括母体心电、50Hz工频噪声、基线漂移以及强烈的背景噪声。论文首先阐述了课题的研究背景和意义，并概述了国内外在此领域的研究进展。 在对FECG信号的特性以及主要噪声源进行详尽分析之后，论文提出了相应的滤波策略。作者研究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算法因其计算简单和易于实现而被广泛应用，但其收敛速度较慢。相比之下，RLS算法虽然拥有更快的收敛速度和更好的滤波效果，但计算复杂度显著增加。 鉴于这些算法的优缺点，论文重点研究了一种名为最小二乘快速横向滤波（FTF）的方法。FTF算法在保持与RLS算法相近的收敛速度的同时，显著降低了计算量，并且在滤波性能上优于RLS算法。 通过MATLAB软件进行的计算机仿真，论文验证了FTF算法在FECG信号提取中的有效性。仿真结果表明，FTF自适应滤波能够有效地抑制母体心电信号，提高FECG的信噪比，从而得到满意的结果。最后，论文对研究工作进行了总结，并对未来可能的研究方向进行了展望。 关键词涵盖了FECG、MECG、LMS、RLS、FTF、50Hz工频干扰和基线漂移等关键概念，这些都是理解论文核心内容的关键。