胎儿心电信号提取：自适应滤波算法的应用与比较

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于自适应滤波的胎儿心电信号提取技术，作者付荣申在导师万红的指导下，针对胎儿心电信号受到的各种噪声干扰，如母体心电信号（MECG）、50Hz工频干扰、基线漂移等问题，进行了深入研究。文中提到了两种常用的自适应滤波算法——最小均方（LMS）算法和最小二乘（RLS）算法，并对比了它们的优缺点。此外，论文还引入了一种快速算法——最小二乘快速横向滤波（FTF），该算法在保持良好滤波性能的同时，降低了计算量。通过仿真研究和实际数据处理，验证了FTF算法的有效性，能够显著抑制母体心电信号，从而提取出清晰的胎儿心电信号。" 在自适应滤波领域，LMS算法是一种广泛应用的算法，其优势在于计算简单和易于实现，但收敛速度相对较慢。相对而言，RLS算法以其快速的收敛速度和优良的滤波效果而备受青睐，尽管它的计算复杂度较高。为了兼顾收敛速度和计算效率，论文提出了采用FTF算法，它在收敛速度上接近RLS算法，但计算量显著减少，且滤波性能优于LMS算法。 胎儿心电信号（FECG）的提取对于临床诊断胎儿健康状况至关重要，尤其是在检测胎儿宫内缺氧和心脏病等情况下。然而，FECG信号通常被多种噪声污染，包括MECG、50Hz工频干扰以及基线漂移等。这些噪声源的时域和频域特性在论文中得到了分析，为后续的滤波处理提供了理论依据。 通过MATLAB软件进行的仿真研究表明，FTF自适应滤波器能有效地去除噪声，尤其是MECG的干扰，从而显著提升胎儿心电信号的信噪比。实际数据处理的结果进一步证实了这一结论，显示了FTF算法在胎儿心电信号提取中的优越性能。 论文最后对所做的工作进行了总结，并对未来的研究方向给出了展望，强调了在实际应用中优化滤波算法、提高信号提取精度的重要性，以及可能面临的挑战和改进空间。关键词包括胎儿心电信号、母体心电信号、LMS算法、RLS算法、FTF算法、50Hz工频干扰和基线漂移，这些都是该研究领域的核心概念。