基于小波变换与非负矩阵分解的胎心电信号处理方法研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于小波变换与非负矩阵分解的胎心电信号处理方法研究黄晨昕二○一八年五月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111504111广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于小波变换与非负矩阵分解的胎心电信号处理方法研究黄晨昕指导教师姓名、职称：谢胜利教授学科(专业)或领域名称：控制科学与工程学生所属学院：自动化学院论文答辩日期：2018年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyFortheDegreeof

2、Master（MasterofEngineeringScience）StudyofFECGSignalProcessingBasedonWaveletTransformandNon-negativeMatrixFactorizationCandidate:HuangChenxinSupervisor:Prof.XieShengliMay2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P.R.China，510006摘要摘要

3、胎儿心电信号是胎儿发育阶段心脏产生的源发性信号，反应了心脏活动的整个过程和变化规律。通过对胎儿心电图的分析，能及时了解胎儿在宫内的发育状况，判断是否存在缺陷异常。然而，从母体腹壁采集到的信号包含了母亲心电、工频干扰、基线漂移以及其他各种噪声。而胎儿心电本身又是一种低频、微弱的非平稳信号，如何从腹部信号中有效提取出较为清晰的胎儿心电信号一直是生物医学信号处理领域的研究热点。本文介绍胎儿心电的相关知识以及常用的处理方法，在总结优秀经验的前提下，通过实验对比分析，提出一种基于小波变换与非负矩阵分解的胎儿心电信号处理方法。首先

4、，对信号进行预处理，使用梳状滤波器消除50Hz工频干扰及其谐波分量，低通滤波器去除高频噪声，中值滤波器去除基线漂移，并对预处理效果进行验证。然后，介绍了基于小波变换的母胎心电信号分离方法，小波变换具有多分辨率特性以及局部特征表示能力在信号处理领域被广泛使用，针对心电信号特点选择合适的小波基及分解层数进行小波变换，对分解后的近似信号进行阈值检测，得到母亲心电信号所有R波峰值点位置，再从细节信号中截取对应的母亲心电信号高频成分，利用小波重构得到母亲心电信号。用滤波后的信号减去重构后的母亲心电，即可得到含有噪声的胎儿心电。之

5、后，提出了一种基于非负矩阵分解的胎儿心电信号处理方法。在处理单通道模型下含有噪声的胎儿心电信号时，为了满足非负矩阵分解的要求，首先对其进行时频变换，得到Born-Jordan分布，通过转换到频域上的功率谱，选择合适的频段进行NMF分解，得到胎儿心电的特征信号，对其进行峰值检测可计算得到胎儿瞬时心率。通过模拟数据和MIT-BIH心电数据库中的临床数据进行仿真测试与结果分析，验证算法的可靠性。实验结果表明：本文提出的算法能有效地提取胎儿心电特征信号，并计算出较为准确的胎儿心率，可作为产科医护人员诊断的有效参考依据。关键字：

6、胎儿心电；信号处理；小波变换；非负矩阵分解I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTFECGsignalistheprimarysignalgeneratebytheheartduringfetaldevelopment,reflectingtheentireprocessandchangesofheartactivity.ThroughtheanalysisofFECG,canknowthedevelopmentofthefetusintrauterineconditionintime,judgewhetherthe

7、reisabnormaldefects.However,thesignalscollectedfromtheabdominalwallofthemotherincludeECG,frequencyinterference,baselinedrift,andvariousothernoises.TheFECGitselfisalow-frequencyandweaknon-stationarysignal.HowtoextractaclearerFECGsignalfromtheabdomensignalhasbeena

8、researchhotspotinthefieldofbiomedicalsignalprocessing.ThisarticledescribestheFECGrelatedknowledgeandcommonlyusedprocessingmethods,inthepremiseofsumminguptheexcellente