基于LMS和FTF算法的胎儿心电信号滤波研究及应用

本篇硕士学位论文深入探讨了"基于自适应滤波的胎儿心电信号提取"这一主题，由郑州大学的付荣申撰写，专注于解决胎儿心电信号(FECG)在实际应用中面临的复杂噪声问题。论文的焦点集中在如何有效地从母体体表的信号中分离出胎儿心电图，这在临床诊断中具有重要意义。 论文首先阐述了研究背景和重要性，指出胎儿心电信号的提取面临的主要干扰包括母体心电信号(MECG)、50Hz工频干扰、基线漂移以及强噪声。作者对这些噪声的来源和特性进行了详尽的分析，强调了它们对信号质量的影响。 为了有效地滤除噪声，作者选择了自适应滤波方法，特别是最小均方(LMS)算法。尽管LMS算法计算简单、易于实现，但其收敛速度相对较慢。为了提升滤波效率和性能，论文还研究了最小二乘(RLS)算法，尽管它具有较快的收敛速度和较好的滤波效果，但计算量显著增加。考虑到这些因素，作者引入了最小二乘快速横向滤波(FTF)算法，它在保持与RLS相近的收敛速度的同时，大幅度减少了计算量，而且滤波性能优于RLS。 通过计算机模拟和matlab软件的研究，论文验证了FTF算法的有效性。实际数据的应用展示了FTF在抑制母体心电信号方面的优秀表现，从而成功地提取出了胎儿心电信号，达到了令人满意的滤波结果。 关键词全面覆盖了论文的核心内容，如胎儿心电信号(FECG)、母体心电信号(MECG)、自适应滤波技术（包括LMS、RLS和FTF）、以及工频干扰和基线漂移等关键概念。论文的结论部分对整个研究工作进行了总结，并对未来的研究方向提出了展望。 这篇论文不仅深入研究了胎儿心电信号的提取技术，还为实际应用提供了一种高效、低计算量的解决方案，对于噪声环境下的心电信号处理具有较高的实用价值。