遗传BP神经网络的胎儿心电信号提取算法优化与噪声抑制

本篇论文主要探讨了基于遗传BP神经网络的胎儿心电信号提取算法在胎儿心电图检测中的应用。胎儿心电图检测是评估围产期和妊娠期胎儿健康的关键工具，它有助于早期识别宫内缺氧、先天性心脏病等问题，从而降低新生儿疾病发病率和死亡率。然而，实际获取的心电信号常受到母体心电活动和复杂噪声的严重影响，因此如何准确且稳健地从混合信号中分离出胎儿心电信号是一个重大挑战。 首先，论文针对母体心电干扰对胎儿心电信号提取精度的影响，提出了一个遗传BP神经网络提取方法。传统的BP神经网络虽然具有强大的非线性映射能力，但在处理母体心电模板时，参数设置不当可能导致模板不准确，进而影响胎儿心电信号的提取。作者通过集成遗传算法优化神经网络参数，有效解决了这个问题。在DaISy数据库上的实验结果显示，该方法的准确率和灵敏度分别达到了95.49%和96.36%，证明了其在消除母体心电干扰方面的有效性。 接着，论文关注到提取后的胎儿心电信号可能存在残余噪声问题。经过时域和频谱分析，发现胎儿心电信号在时域表现为非平稳性，在频谱上呈现伪周期性。为了进一步改善信号质量，作者采用小波阈值和降噪自动编码器相结合的方法，针对胎儿心电信号的特定噪声特性进行增强处理。实验验证表明，这种方法能够显著提高信噪比，平均达到15.33dB，平均均方根误差降低到0.061，证实了提出的去噪算法对于提取高质量胎儿心电信号的有效性。 这篇硕士论文通过遗传BP神经网络和先进的噪声处理技术，成功地开发了一种胎儿心电信号提取算法，对于提高围产期胎儿健康监测的准确性和可靠性具有重要意义。关键词包括胎儿心电图、遗传BP神经网络、时频域分析、小波阈值和自编码器，这些都代表了论文的核心研究内容和技术手段。