自适应滤波在胎儿心电信号提取中的应用

"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心电信号中提取胎儿心电信号的方法。作者付荣申在郑州大学攻读硕士期间，由导师万红指导，研究了如何有效地从母体心电图中去除干扰，包括母体心电信号（MECG）、50Hz工频干扰、基线漂移等问题，以提高胎儿心电图（FECG）的检测精度。" 论文首先介绍了胎儿心电信号在临床诊断中的重要性，以及在提取过程中面临的噪声干扰。这些干扰源中，母体心电信号是最主要的一个，由于肌电信号的存在，导致信号质量下降。此外，50Hz的工频干扰、基线漂移也是常见的噪声类型。 接着，论文深入分析了各种噪声的产生机制及其在时域和频域的特性。针对信号与噪声的特征，作者研究了不同的自适应滤波算法，包括最小均方（LMS）、最小二乘（RLS）以及最小二乘快速横向滤波（FTF）。尽管LMS算法简单易实现，但收敛速度较慢；而RLS算法虽然具有更快的收敛速度和更好的滤波效果，但计算复杂度高。因此，FTF算法成为优选，它在保持与RLS算法相似的收敛速度的同时，显著降低了计算量，并且滤波性能更优。 论文通过计算机仿真和MATLAB软件进行了滤波和胎儿心电信号提取的研究，证实了FTF算法的有效性。实测数据的应用表明，FTF自适应滤波能显著抑制母体心电信号，提取出清晰的胎儿心电信号，达到了良好的结果。 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工频干扰和基线漂移，这些都是该研究的核心概念。 这篇论文为胎儿心电信号的提取提供了理论基础和实用技术，对于临床医学和生物信号处理领域具有重要价值。通过深入理解并应用这些方法，可以提升胎儿健康监测的准确性和可靠性。