FPGA实现的胎儿心电实时提取：LMS算法优化与验证

本文探讨的是"基于FPGA的胎儿心电实时提取"这一关键技术领域，由何伟和陆尧胜两位研究者合作撰写。他们关注的是在胎儿心电信号采集过程中，由于环境噪声和生理干扰所面临的挑战，即如何确保心电信号的准确提取。在论文中，作者重点比较了两种自适应滤波算法——最小均方算法（Least Mean Square, LMS）及其改进型版本，以找到最适合胎儿心电提取的方法。 LMS算法以其动态自适应性和在噪声环境下良好的性能而被选中。作者利用数字信号处理的专业知识，结合现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）技术，通过DSPBuilder平台实现了基于FPGA的LMS算法设计。这样做的目的是为了实现实时且高效的胎儿心电信号分离，能够在复杂的母体胎儿混合信号中精确地识别出胎儿的心电信号。 设计过程中，论文提供了系统的完整设计图，展示了从系统级到硬件描述语言（Register Transfer Level, RTL）层面的详细仿真结果。这些仿真波形直观地展示了算法在实际应用中的效果，证明了其在胎儿心电提取方面的有效性。整个研究强调了信号与信息处理技术在胎儿心电监测中的重要性，特别是在FPGA平台上实现的高效实时处理能力。 关键词：信号与信息处理、胎儿心电、自适应滤波、LMS算法、FPGA技术。这篇论文不仅对医疗电子学领域有实际价值，也为其他类似应用场景提供了先进的信号处理解决方案。通过深入研究和实践，它为提高产科监护设备的性能和准确性，保障母婴健康提供了技术支持。