自适应滤波算法在胎儿心电信号提取中的应用

"14可写成-储能用锂离子电池及其系统国内外标准研究-基于自适应滤波的胎儿心电信号提取" 这篇硕士论文详细探讨了两种不同的自适应滤波算法在胎儿心电信号（FECG）提取中的应用。论文的焦点在于如何从母体体表信号中有效地分离出胎儿的心电活动，这些信号通常受到多种干扰，包括母体心电图（MECG）、50Hz工频噪声、基线漂移以及强噪声。 在介绍自适应滤波方法前，论文首先阐述了FECG检测的重要性，特别是在诊断胎儿宫内缺氧和心脏疾病中的作用。接着，作者深入分析了FECG的特点以及主要干扰源的产生原因和特性。50Hz工频干扰源于电力线路，MECG是由于母体与胎儿的生理联系导致的，基线漂移则可能由肌肉活动或仪器不稳定引起。 论文研究了两种常用的自适应滤波算法：最小均方（LMS）算法和最小二乘（RLS）算法。LMS算法以其简单的计算和实现方式受到青睐，尽管其收敛速度较慢。相比之下，RLS算法具有更快的收敛速度和更好的滤波效果，但计算复杂度显著增加。 为了解决这一问题，论文提出采用最小二乘快速横向滤波（FTF）算法。通过理论研究和计算机仿真，作者发现FTF算法在保持与RLS相似的收敛速度的同时，大大降低了计算量，且在滤波性能上优于RLS。 在实际应用部分，论文使用MATLAB软件进行心电信号滤波和FECG提取的仿真。仿真结果表明，FTF算法成功抑制了MECG等干扰，提高了FECG的可辨识度，从而得出满意的结果。 这篇论文为FECG的提取提供了一种有效的方法，即通过自适应滤波技术，尤其是FTF算法，来改善信号质量并减少噪声影响。这一工作对于临床胎儿健康监测和未来相关技术的发展具有积极意义。关键词涉及FECG、MECG、LMS、RLS、FTF以及相关的干扰类型。