自适应滤波在胎儿心电信号提取中的应用

"这篇硕士学位论文详细探讨了如何利用自适应滤波技术从母体体表提取胎儿心电信号，重点分析了胎儿心电图的特点、噪声类型以及不同自适应滤波算法的应用，包括最小均方（LMS）、最小二乘（RLS）和快速横向滤波（FTF）算法。" 在胎儿心电图分析中，了解胎儿心电图的正常特征至关重要。正常胎儿心电图的特征包括心率通常在120至160次/分钟之间，心率差波动在5至30次/分钟，QRS波群时限在0.02至0.06秒之间。异常胎儿心电图可能表现为心动过速（心率超过160次/分钟），心动过缓（心率低于120次/分钟），心率不齐（心率变化超过25至30次/分钟），QRS时限延长，ST段改变，R波振幅增高，频繁的心脏早搏（30秒内超过三次）或早搏（提前出现的QRS波）。 提取胎儿心电信号时，需要克服的主要挑战是母体心电图（MECG）、50Hz工频干扰、基线漂移等噪声。付荣申的硕士学位论文中，他深入研究了这些噪声的来源和特性，并提出了自适应滤波解决方案。论文对比了LMS、RLS和FTF算法，LMS算法虽然计算简单，但收敛速度较慢；而RLS算法虽然滤波效果好，收敛速度快，但计算量大。相比之下，FTF算法具有与RLS相当的收敛速度，但计算量显著减少，且滤波性能更优。 通过MATLAB软件进行的仿真研究和实测数据处理，证实了FTF算法在抑制母体心电信号干扰，提高胎儿心电信号质量方面的有效性。最终，论文对工作进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望，这可能包括进一步优化滤波算法，提高胎儿心电图检测的准确性和实时性，以及在临床诊断中的实际应用。关键词包括胎儿心电信号（FECG）、母体心电信号（MECG）、LMS、RLS、FTF、50Hz工频干扰和基线漂移。