自适应滤波算法在胎儿心电信号提取中的应用

"基于自适应滤波的胎儿心电信号提取" 本文主要探讨了如何利用自适应滤波技术从母体体表提取出纯净的胎儿心电信号（FECG），以提升临床诊断胎儿宫内缺氧和胎儿心脏病的准确性。胎儿心电信号受到多种噪声的干扰，包括母体心电信号（MECG）、50Hz工频干扰、基线漂移等。作者付荣申在其硕士论文中，以郑州大学为研究背景，由导师万红指导，深入研究了这一问题。 文章首先阐述了研究背景和意义，指出胎儿心电监测的重要性以及当前面临的挑战。接着，对国内外基于自适应滤波的胎儿心电信号提取技术进行了综述，分析了不同噪声源的产生原因和其在时域与频域的特性。 在噪声分析基础上，论文探讨了各种滤波方法。重点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；而RLS算法则以快速收敛和优良的滤波效果著称，但计算复杂度较高。为了兼顾速度和效率，作者提出了使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实验，发现FTF算法在收敛速度上接近RLS，但计算量显著降低，且滤波性能优于RLS。 在实际应用部分，论文使用MATLAB软件进行心电信号的滤波和胎儿心电信号的提取仿真，对仿真结果进行了深入的分析和讨论。最终，将FTF自适应滤波应用于实测数据，结果显示该方法能有效抑制母体心电信号，提取出高质量的胎儿心电信号，取得了令人满意的效果。 论文最后总结了研究工作，并对未来的研究方向给出了展望，关键词涵盖了胎儿心电信号、母体心电信号、LMS、RLS、FTF以及50Hz工频干扰和基线漂移等相关概念。这项研究不仅在理论上有所贡献，也为实际的医疗信号处理提供了有价值的参考。