胎儿心电信号提取：对抗工频干扰的自适应滤波方法

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于自适应滤波技术从母体体表提取胎儿心电信号(FECG)的方法，以解决在临床诊断中受到多种干扰的问题，如母体心电(MECG)、50Hz工频干扰和基线漂移等。论文作者付荣申在导师万红的指导下，研究了最小均方(LMS)、最小二乘(RLS)以及快速最小二乘横向滤波(FTF)算法，并通过仿真和实测数据处理验证了FTF算法的有效性和优势。" 在医学领域，特别是生物医学工程中，心电图(ECG)是一种至关重要的诊断工具，用于监测心脏的电活动。工频干扰，特别是50Hz(或60Hz)交流电源的干扰，常常会显著影响到心电图的质量，导致信号失真。这种干扰主要源自室内电力设备对人体分布电容的影响。如图2.3所示，工频干扰表现为心电图上的毛刺状特征。 为了提高心电图的分析精度，尤其是胎儿心电信号的提取，工程师和科学家们发展了多种抗干扰技术。论文中提到了几种方法，包括频域叠加平均、50/60Hz陷波滤波、小波变换和自适应滤波。其中，自适应滤波是一种动态调整滤波参数以适应信号变化的技术，它能够有效地去除特定类型的噪声。 论文的重点在于自适应滤波器的应用，特别是最小均方(LMS)、最小二乘(RLS)和快速最小二乘横向滤波(FTF)算法。LMS算法以其简单的计算和实现而被广泛应用，但其收敛速度较慢。相对而言，RLS算法具有更快的收敛速度和更好的滤波效果，但计算复杂度较高。FTF算法则在保持与RLS相近的收敛速度的同时，降低了计算量，且在滤波性能上优于RLS算法。 作者通过计算机仿真和实际数据处理，展示了FTF算法在抑制母体心电信号和50Hz工频干扰方面的有效性，从而成功地提取出胎儿心电信号，取得了令人满意的结果。论文最后对工作进行了总结，并对未来的研究方向提出了展望。 关键词涉及的领域包括胎儿心电信号(FECG)、母体心电信号(MECG)、自适应滤波算法以及工频干扰的处理，这些都是生物医学工程和信号处理领域的重要研究内容。