基于自适应滤波和独立分量分析提取胎儿心电的可行性研究毕业论文.docx

《基于自适应滤波和独立分量分析提取胎儿心电的可行性研究毕业论文.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于自适应滤波和独立分量分析提取胎儿心电的可行性研究毕业论文第1章绪论1.1本课题的研究目的及意义反映胎儿宫内生理活动的客观指标之一是胎儿心电信号(FECG，FetalElectrocardiogram)，围产期对胎儿监护的质量直接影响到母婴的安全和胎儿的发育成长以及后天的智力成长。在围产期对胎儿进行心电监护能够预先诊断妊娠期和分娩期的胎儿宫内缺氧及先天性心脏病等疾病，降低围产儿发病率与死亡率[1]。胎儿心电图是一种针对子宫内胎儿的心电监护方法。胎儿心电信号与胎儿心音和心动信号相比是最能反映心脏活动全貌的生理信号，而且当胎儿出现异常的时候，胎儿心电图的

2、异常要比胎心率电子监护和胎心宫缩监护等指标的异常来得更早、更敏感。从胎儿心电信号不但能发现胎儿的瞬时和平均心率的变化，也可以同一般成人心电图(ECG,Electrocardiogram)一样，从看到的FECG中获得更多胎儿心脏状况的信息。通过对FECG波形变化的分析，结合临床观察，能够及时发现胎儿缺氧、脐带缠绕等妊娠期或分娩期的病理情况[2]。以便尽早地采取确保胎儿健康的措施，降低围产期胎儿的发病率和死亡率。有很少一部分胎儿心电图的异常表现为胎儿的先天性心脏病，此时应尽早中止妊娠，以达到优生目的。胎儿在母体内安全情况监测的有效手段之一是胎儿心电图检查，

3、它可直接反映胎儿的健康状况，有非常高的诊断应用价值。由于胎儿心电图检查无创伤、可重复、方法简便，已经被临床医师所认可。结合其他手段如超声波检查等能更好地为临床服务。FECG早己是学习胎儿的心脏活动及尽早发现胎儿异常的重要方法，研究胎儿心电信号的提取技术具有重要的理论意义和实用价值。1.2目前研究现状获取FECG的方法主要有直接法和间接法，直接法是侵入式的胎儿心电获取方法，在孕妇分娩时，直接从胎儿的皮肤上来获得清晰的胎儿心电，这种方法可以及时发现分娩过程中胎儿是否存在缺氧，但是是有创伤性的，而且只能用于产时，无法在围产期对胎儿监护，不能反复检测。间接法是

4、非侵入式的胎儿心电提取方法，是在孕妇胸部和腹部放置多个电极，提取出多路信号，然后进行信号处理以获得令人满意的49胎儿心电信号，优点是不会对孕妇和胎儿造成伤害，且操作起来简单，能够用于围产期监护，缺点是此方法极易引入各种噪声，如基线漂移，工频干扰，母亲心电等等，而且这些信号都比胎儿信号强，会使胎儿信号淹没在其中，因此，如何从中提取出令人满意的胎儿心电就成为中外各学者研究的难题。在信号处理领域中FECG的提取被作为一个典型的问题为人们所提出，这在临床医学诊断上是极具意义的。几十年来，人们为了消除MECG和其它噪声的干扰，提取出清晰的FECG，对FECG的提

5、取进行了相当多的研究，也取得了丰硕的成果。目前常用的方法有自适应滤波，盲源分离，小波分析和神经网络等方法[3-7]。1.3课题研究的主要内容本课题主要研究的是基于自适应噪声抵消技术来提取胎儿心电和基于独立变量分析的方法来提取胎儿心电两部分。孕妇胸部获得的信号和腹部获得的信号可以分别作为自适应噪声抵消系统的滤波器输入和原始输入，经过自适应噪声抵消系统输出胎儿心电信号，我们会用多个实验来研究自适应滤波参数的选取，并且利用这些结论提取胎儿心电，最后总结这种方法的优缺点。由于母体心电和胎儿心电是由于母体和胎儿各自的生理活动引起的，可以看做是统计独立的，理论上可

6、以用独立变量分析方法来分离出胎儿心电。这里本文会用多个实验来研究不动点算法的分离能力，最后用此算法提取胎儿心电，并总结优缺点，然后对这两种算法的提取结果做一个对比。1.4论文结构安排本文的结构安排如下:第一章为绪论，简单介绍胎儿心电信号的重要意义，简述了胎儿心电信号提取的发展历程和研究现状，说明论文的研究目的和意义。第二章主要介绍自适应最小均方算法的原理，以及优化的归一化最小均方算法原理，然后介绍自适应噪声对消的原理，最后用自适应噪声对消技术来提取胎儿心电，并且进一步研究了在工频干扰和微弱胎儿心电下的提取。第三章主要介绍盲源分离的基本理论和独立变量分析

7、原理，最后用快速独立分量分析方法提取胎儿心电，并且研究了母婴信噪比对其的影响。第四章为结论与展望，总结本篇论文的研究工作，并指出进一步研究的方向。4949第2章基于自适应滤波的胎儿心电信号提取2.1自适应滤波算法2.1.1最小均方算法在自适应滤波器的诸多实现形式中，受到最广泛应用的就是由Widrow和Hoff提出的随机梯度算法。这种算法就称为最小均方(LMS)算法。如图2.1为自适应滤波模型。LMS算法自适应处理器期望输入＋原始输入－图2.1自适应滤波器模型其中为滤波器的主输入通道的输入，输入的是期望信号;为滤波器的输入，是与相关的信号;是自适应处理器

8、的输出相对于的误差，LMS算法就是要使均方误差最小，从而使自适应滤波器的输出无限逼近期望信号。