基于EMD和小波时频分析的胎心率提取及系统设计方法

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1、硕士学位论文基于EMD和小波时频分析的胎心率提取及系统设计方法作者姓名周佳敏学科专业通信与信息系统指导教师杨萃副教授所在学院电子与信息学院论文提交日期2018年4月FetalHeartRateExtractionandSystemDesignMethodBasedonEMDandWaveletTime-frequencyAnalysisADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ZhouJiaminSupervisor:Prof.YangCuiSouthChinaUniversityofTech

2、nologyGuangzhou,China分类号:TB559学校代号:10561学号:201520109086华南理工大学硕士学位论文基于EMD和小波时频分析的胎心率提取及系统设计方法作者姓名:周佳敏指导教师姓名、职称:杨萃副教授申请学位级别:工学硕士学科专业名称:通信与信息系统研究方向:现代通信理论与技术论文提交日期:2018年4月11日论文答辩日期:2018年6月2日学位授予单位:华南理工大学学位授予日期:年月日答辩委员会成员:主席:熊尚坤委员:赵明剑杨萃韦岗摘要优生优育以及健康中国战略是政府一直较为关注的民生话题,新生儿的健康关乎每个家庭的幸福,关

3、乎未来新一代青年的整体发展。胎心监护可在一定程度上确保新生儿的健康,比如胎心率值可反映胎儿在母体子宫内是否缺氧等信息,根据这一指标能快速判断胎儿是否处于不良状况。所以胎儿胎心率的提取在胎心监护过程中是非常有意义的一个环节。在此背景之下,论文提出了一种基于EMD和小波时频分析的胎心率提取方法,也基于实验室的平台提出设计了一套胎心信号采集系统。论文对胎心信号进行调研发现,多普勒胎心信号是一种非平稳非线性的随机信号,受母体子宫等环境影响较大,是一种低信噪比的信号。现有的研究方法中小波变换对胎心信号预处理效果不错,但是存在因小波基选择不确定对结果影响较大等因素干

4、扰;独立分量分析的预处理方法在低信噪比情况下很难直接分离出有效胎心信号。所以本论文在此基础上提出了一种新的胎心率提取方法。本文的主要研究工作及创新点如下:1.根据目前的胎心信号预处理方法存在的问题,论文提出了一种新的基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)与小波能量分布的信号去噪方法,论文通过多组实验验证了此算法针对胎心信号去噪的有效性,并且和较为典型的两种预处理方法进行对比验证了其优越性。2.由于目前针对预处理后的胎心信号一般都是通过时域自相关提取周期,论文尝试从时频分析的角度即选用了小波变换的时频分析方法分析胎

5、心信号,同时通过多组仿真实验表明其可以成功的提取到胎心率,还和时域自相关方法进行了对比分析。3.论文最后基于实验室平台设计了一套胎心信号采集系统,此系统中采用了一种基于程控分布式电机驱动的超声探测扫描装置,可更方便准确的定位胎心,同时详细分析了此系统的原理以及硬件构成。关键字:经验模态分解;小波变换;时频分析;自相关IAbstractPrenatalandpostnatalcareandhealthyChinesestrategiesarethetopicsoflivelihoodthatthegovernmenthasbeenpayingmoreatt

6、entionto.Thehealthofnewbornsisrelatedtothewell-beingofeachfamilyanditisrelatedtotheoveralldevelopmentofanewgenerationofyoungpeopleinthefuture.Fetalheartratemonitoringcanensurethehealthofnewbornstoacertainextent.Forexample,thefetalheartratevaluecanreflectwhetherthefetusisinthemoth

7、er'swombwhetherthereisoxygendeficiencyorotherinformation.Accordingtothisindex,itcanquicklydeterminewhetherthefetusisinabadcondition.Therefore,theextractionoffetalheartrateisaverysignificantpartofthefetalheartratemonitoringprocess.Inthiscontext,thepaperproposesafetalheartrateextra

8、ctionmethodbasedonEMDandwavelettime-freq

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