自适应滤波在胎儿心电信号提取中的应用：FTF算法对比RLS与LMS

"基于自适应滤波的胎儿心电信号提取" 本文主要探讨了如何利用自适应滤波技术从母体体表提取出纯净的胎儿心电信号(FECG)。胎儿心电信号对于临床诊断胎儿宫内缺氧和胎儿心脏病等状况具有重要意义，但由于多种噪声的干扰，如母体心电信号(MECG)、50Hz工频干扰、基线漂移以及强噪声，使得信号提取变得复杂。 作者付荣申在其硕士学位论文中首先介绍了该课题的背景和意义，以及国内外在自适应滤波方法应用于胎儿心电信号提取的研究现状。接着，对胎儿心电信号的特征和主要噪声源进行了深入的分析，包括50Hz工频噪声的物理来源和时域、频域特性，以及母体心电和基线漂移的影响。 在对信号和噪声特性的理解基础上，论文重点研究了几种自适应滤波算法，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，但其收敛速度较慢。相对而言，RLS算法则以其快速的收敛速度和优良的滤波效果著称，但计算量较大。考虑到这些优缺点，论文提出采用最小二乘快速横向滤波(FTF)算法，该算法在保持与RLS算法相似的收敛速度的同时，显著降低了计算量（FTF算法的计算量为8M，而RLS和LMS分别为M²和2M，M为滤波器的阶次），并且在滤波性能上优于RLS。 通过计算机仿真，论文验证了FTF算法在心电信号滤波和胎儿心电信号提取中的有效性。仿真结果表明，FTF算法能有效抑制母体心电信号，提升胎儿心电信号的清晰度，取得了满意的效果。最后，论文对实际测量数据进行了FTF自适应滤波，进一步证明了这种方法的实用性。 总结全文，付荣申的研究工作不仅在理论上探讨了自适应滤波算法，还通过实际应用展示了FTF算法在胎儿心电监测领域的潜力。同时，论文对未来的研究方向进行了展望，可能包括优化滤波算法以提高实时性能，或者进一步研究其他类型的噪声抑制技术，以提升胎儿心电信号的提取精度。关键词涵盖了胎儿心电信号、母体心电信号、以及相关的自适应滤波算法和技术。