自适应滤波法在胎儿心电信号提取中的应用与研究

本篇论文主要探讨了如何在医疗领域中利用自适应滤波技术提取胎儿心电信号（FECG），这是一项关键的工程技术，特别是在孕妇腹部心电信号（MECG）中含有大量噪声的背景下。母体心电信号对FECG的提取构成了重大挑战，由于两者在频率和时间域上存在重叠，传统的滤波方法可能导致FECG的有效成分被误滤除，如R波削峰或ST段信息丢失。 作者付荣申针对这一问题，选择了自适应滤波作为研究方法。自适应滤波是一种在缺乏先验知识的情况下，通过逐步迭代调整滤波器参数以优化滤波效果的技术。在论文中，付荣申首先回顾了国内外在胎儿心电信号提取方面的研究现状，特别提到了匹配滤波和自适应滤波等技术的应用，但强调了自适应滤波在处理复杂噪声环境中的优势。 论文详细分析了FECG的特性，包括其随机性和母体心电信号干扰的影响，以及常见的噪声源如50Hz工频干扰、基线漂移和强噪声。为了有效地去除这些干扰，作者比较了不同类型的滤波算法，如最小均方（LMS）算法因其计算简单性而被选用，但收敛速度较慢；而最小二乘（RLS）算法尽管收敛速度快，但计算量大。为此，论文提出了最小二乘快速横向滤波（FTF）算法，它在保持良好滤波性能的同时，显著降低了计算负担。 通过计算机模拟和实际数据测试，作者验证了FTF算法在抑制母体心电信号干扰方面的有效性，成功地从噪声中提取出了清晰的胎儿心电信号，从而为临床诊断提供了更准确的数据支持。论文以关键词的形式总结了主要内容，包括胎儿心电信号、母体心电信号、自适应滤波技术（LMS、RLS和FTF）、工频干扰以及基线漂移，显示了研究的全面性和实用性。 这篇论文不仅深化了我们对胎儿心电信号提取技术的理解，还提出了一种在实际应用中可行且高效的解决方案，为提高临床监测的准确性提供了新的思路和技术支持。