基于自适应滤波的胎儿心电信号提取研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于自适应滤波技术从母体体表提取胎儿心电信号(FECG)的方法。论文作者是付荣申，指导教师为万红，来自郑州大学，专业为检测技术与自动化装置。研究重点在于解决FECG信号受到MECG（母体心电信号）、50Hz工频干扰、基线漂移等噪声的影响，通过自适应滤波算法进行噪声消除。文中比较了最小均方(LMS)算法和最小二乘(RLS)算法的优缺点，并提出了一种快速横向滤波器(FTF)，该方法在保持良好滤波性能的同时，降低了计算复杂度。实验结果表明，FTF在实际应用中能有效抑制MECG干扰，提取出清晰的胎儿心电信号。" 本文详细阐述了胎儿心电信号在临床诊断中的重要性，尤其是在检测胎儿宫内缺氧和心脏病方面的价值。然而，从母体身上获取的FECG信号通常混杂着多种类型的噪声，如母体心电（MECG）、50Hz工频干扰以及基线漂移。为了解决这一问题，作者深入研究了自适应滤波技术，这是信号处理领域中一种有效去除噪声的方法。 自适应滤波器通过不断调整滤波系数来适应输入信号的变化，从而达到最佳滤波效果。LMS算法因其简单的计算过程和易于实现而被广泛应用，但其收敛速度较慢。相对而言，RLS算法具有更快的收敛速度和更好的滤波性能，但计算复杂度较高。鉴于此，论文提出了一种快速横向滤波器(FTF)，它结合了RLS的快速收敛特性，同时显著减少了计算量。经过理论分析和计算机仿真，FTF算法不仅与RLS算法的收敛速度相当，而且在滤波性能上有所提升。 论文中利用MATLAB软件进行了实际的心电信号滤波和胎儿心电信号提取的仿真研究，通过对比和分析，证明FTF自适应滤波器在处理实测数据时，能够显著抑制MECG信号，提高了FECG的可读性和分析准确性。最终，作者对研究工作进行了总结，并对未来可能的研究方向给出了展望。 关键词涵盖胎儿心电信号、母体心电信号、LMS算法、RLS算法、FTF算法、50Hz工频干扰以及基线漂移，反映了论文的核心研究内容。