自适应滤波在胎儿心电信号提取中的应用——FTF算法研究

"FTF提取FECG结果-储能用锂离子电池及其系统国内外标准研究" 本文探讨的主题聚焦于胎儿心电信号（FECG）的提取，特别是在临床诊断中的应用和自适应滤波技术的使用。胎儿心电信号对于监测胎儿健康状况，如识别宫内缺氧或胎儿心脏病，具有至关重要的作用。然而，实际获取的FECG信号常常受到多种噪声的干扰，包括母体心电图（MECG）、50Hz工频干扰、基线漂移以及高强度噪声。 作者付荣申在其硕士学位论文中，深入研究了基于自适应滤波的FECG提取方法。他首先阐述了选题的背景和意义，概述了国内外在该领域的研究进展。接着，他对FECG信号的特性进行了分析，同时详细探讨了主要噪声源的产生原因及其时域和频域特征。 论文的核心部分涉及到了不同的自适应滤波算法，包括最小均方（LMS）算法和最小二乘（RLS）算法。LMS算法因其计算简单和易于实现而被广泛应用，但其收敛速度相对较慢。相比之下，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，但其计算复杂度较高。考虑到这一问题，作者提出采用最小二乘快速横向滤波（FTF）算法，该算法在保持接近RLS算法的收敛速度的同时，显著降低了计算量（FTF算法的计算量为8M，M为滤波器的阶次），并且在滤波性能上优于RLS算法。 通过计算机仿真，付荣申验证了FTF算法在心电信号滤波和FECG提取中的有效性，对仿真结果进行了深入分析。应用FTF自适应滤波于实际测量数据后，成功地抑制了母体心电信号的干扰，获得了满意的FECG提取结果。 文章的结尾部分对整个研究工作进行了总结，并对未来的研究方向给出了展望。关键词包括胎儿心电信号（FECG）、母体心电信号（MECG）、最小均方（LMS）、最小二乘（RLS）、最小二乘快速横向滤波（FTF）、50Hz工频干扰以及基线漂移。 这项研究对理解FECG信号处理技术，尤其是自适应滤波在减少噪声干扰中的应用，提供了宝贵的知识，对于提升临床胎儿健康监测的准确性具有积极意义。