两导心电信号独立分量分析算法的研究

根据独立分量分析(ICA)理论,要想在观测信号中提取出独立分量,观测信号的数目必须大于或等于独立分量的数目,因此要求采用ICA算法的胎儿心电图机导联数必须大于一定数目,但在实际应用中常常难以满足这个条件。故本文提出了一种基于少数导联心电(ECG)信号的胎儿心电(FECG)提取算法,结合FECG和自适应噪声抵消算法,从两导采集于孕妇腹部体表的ECG信号中提取FECG。实验表明,该方法能够获得清晰的FECG信号。     

用于诱发电位提取的自适应噪声抵消算法

自适应噪声抵消是提取诱发电位的较好方法，但原算法中噪声参考输入中包含的信号分量造成了输出信号的衰减和畸变，使得诱发电位提取的效果很差，无法使用，根据诱发电位的信号的特点，作者提出了改进的自适应噪声抵消算法，达到了噪声抵消对信号和噪声统计关系的要求，仿真测试和临床实验都证明改进后的算法性能大为改善。     

基于分段式变步长截断误差LMS算法的心率信号提取

自适应滤波对于心率信号这类非平稳随机信号处理是一种有效的方法。提出了一种分段式变步长截断误差LMS算法，采用自回归预测滤波器估计出通过超声多普勒传感器采集到的心率信号中的噪声，用它作为自适应噪声抵消系统中的参考信号，其结果是抵消了主输入通道中的部分噪声，使信噪比提高了36个dB左右，实现了心率信号的提取。     

自适应滤波器在ECG信号除噪中的应用

本文论述了基于LMS算法的自适应滤波器噪声抵消的工作原理,针对心电图放大器易混入60Hz噪声的特点,利用UW Digiscope程序进行了实验仿真,结果表明,该方法具有良好的消噪功能.     

基于RLS-ANC自适应滤波的FECG信号提取方法

本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise canceⅡation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号.该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号.实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快,提取效果好于NLMS(normalized least mean squares)算法.     

自适应干扰对消技术提取胎儿心电的可视化仿真实现

目的:用可视化编程技术实现胎儿心电信号提取和分析.方法:获取受试者仰卧位的腹部平行放置的两对电极的二道心电信号;在Windows系统下,用Delphi嵌入汇编技术实现对模/数采样卡的低层I/O操作;用自适应干扰对消技术提取胎儿心电信号.结果和结论:计算机仿真结果表明,该方法能获取较清晰的胎儿心电信号.讨论:①基于Windows开发的系统具有较好的交互性和移植性,②获得胎儿心电后可用我们已开发的成熟技术实现对胎儿心动周期信号的混沌特征分析,以估计胎儿自主神经系统功能.     

基于经验模态分解自适应滤波的胎儿心电信号提取

目的提出了一种基于经验模态分解自适应滤波的胎儿心电信号提取法。方法首先利用经验模态分解算法对孕妇腹部信号进行分解得到一组内模函数(IMF),然后将这组IMF作为自适应滤波器的主输入信号,并将孕妇胸部信号作为参考输入信号。通过学习算法自适应组合IMF,滤除母体心电信号成分,从而提取胎儿心电信号。结果与结论基于仿真和临床的实验结果表明,该方法提取的胎儿心电信号误差小,性能优于传统的最小均方和归一化最小均方自适应滤波算法。     

基于自适应线性神经网络的胎儿心电信号提取

胎儿心电信号提取对胎儿监护具有重要意义。本文介绍了一种基于自适应线性神经网络的胎儿心电信号提取方法。该方法根据母体心电信号与母体腹部信号的相关性原理,以母体心电信号为网络输入,母体腹部信号为网络目标,采用W-H学习方法获取的训练误差即为提取出的胎儿心电信号。此外,通过增加网络隐含层,对神经网络的结构进行改进,增加网络训练精度,从而得到更好的训练结果,提取出更易识别的胎儿心电信号。最后分别使用仿真数据和临床数据对上述方法进行测试,实验结果表明,利用自适应线性神经网络可以提取出胎儿心电信号,通过改进神经网络结构,可以提取出更为清晰的胎儿心电信号。     

应用自适应噪声抵消系统作胎儿心电信号处理以实现胎儿监护

本文探讨了用自适应噪声抵消法处理腹部胎儿心电（FECG）信号，以便从中取得瞬时胎心率（FHR）信息。采用各向不均匀步长的‘窗口’技术，改善了LMS自适应算法的收敛速度；讨论了电极位置的选择问题；提出用宫底电极获取参考信号；并针对主信号与参考输入间存在的随机延迟采用自适应的延迟补偿。这些措施改善了对非平稳过程的适应能力，使提取的胎儿心电信号质量显著提高。临床试验表明，这种方法简单可靠，适应非平稳信号的能力强、且有可能实现实时处理。     

应用改进的时序自适应噪声消除法作胎儿心电信号的处理

采用时序自适应噪声消除法作胎儿心电信号处理,适应了信号的非平稳特性,但是难以实现微计算机的实时处理,主要问题在于计算量大,占内存多,我们通过分析信号和算法的特点,在应用中进行了改进.初步处理结果表明,改进后的时序自适应算法,在处理结果相同的前提下大大减少了内存和计算量,可以用于微计算机作实时处理.取自母腹体表电极的胎儿心电信号具有三个特点:(1)信噪比低,作为干扰出现的母亲心电比胎儿心电强得多.(2)信号与噪声频谱交迭(3)随机性,胎儿心电与母亲心电均为非平稳非各态遍历的随机过程.胎儿心电信号的处理,关键是要消除母亲心电干扰.本文主要探讨改进时序自适应噪声消除法来处理腹部胎儿心电信号,使处理结果能够满足胎儿心率检测的要求,算法适于微计算机的实时处理,以便实现胎儿监护.     

Complete foetal ECG morphology recording by synchronised adaptive filtration

Present noninvasively measured indices of foetal stress are indirect and not sufficient. Foetal electrocardiography (FECG) is a potential noninvasive measurement of the foetus wellbeing which has been little utilised because of the difficulties of measuring it. The development of time-sequenced adaptive filters which are synchronised to the QRS complex by the use of Doppler echocardiography allowed the recording of relatively noise-free FECG. The paper describes the use of this technique for obtaining the complete complex of the FECG. Several sets of time-sequenced adaptive filters are combined to allow a multilead abdominal recording to produce a measurement system which rejects maternal ECG and enhances the FECG. Five subjects have been analysed, and their FECGs have been accurately reproduced with minimal changes of the filters' parameters.     

An application of reconfigurable technologies for non-invasive fetal heart rate extraction

This paper illustrates the use of a reconfigurable system for fetal electrocardiogram (FECG) estimation from mother's abdomen ECG measurements. The system is based on two different reconfigurable devices. Initially, a field-programmable analog array (FPAA) device implements the analog reconfigurable preprocessing for ECG signal acquisition. The signal processing chain continues onto a field-programmable gate array (FPGA) device, which contains all the communication and interfacing protocols along with specific digital signal processing blocks required for fundamental period extraction from FECG waveforms. The synergy between these devices provides the system the ability to change any necessary parameter during the acquisition process for enhancing the result. The use of a FPGA allows implementing different algorithms for FECG signal extraction, such as adaptive signal filtering. Preliminary works employ commercially available development platforms for test experiments, which suffice for the processing of real FECG signals from biomedical databases, as the presented results illustrate.     

定点数自适应消噪器在实时体感诱发电位检测中的应用

目的 针对现场可编程门阵列( FPGA)实时系统在体感诱发电位信号检测中的应用,设计一种基于定点数运算的自适应噪声消除器,用于改善体感诱发电位的信噪比。方法对影响定点数算法性能的关键参数进行优化选择,并与基于浮点数运算的自适应噪声消除器的性能进行比较。结果仿真实验表明,定点数自适应噪声消除器的输出与真实体感诱发电位信号...     

基于盲信号分离的胎儿心电提取

本文提出了用盲信号分离提取胎儿心电的方法。首先研究了孕妇心电导联的特性 ,然后在此基础上设计了一个胎儿心电实时监护系统。由于使用了实时的盲信号分离算法 ,胎儿心电可以实时的被提取。一些试验结果表明该系统是有效的     

基于独立成分分析和量子粒子群算法的胎儿心电提取

胎儿心电图(FECG)是反映胎儿心脏电生理活动的一项客观指标,获取的FECG受到母体心电图(MECG)的干扰,如何快捷、有效的提取FECG成为重要的研究课题。在非侵入方式下,FECG的提取算法中独立成分分析(ICA)算法被认为是效果最好的方法,但现有求解其分解矩阵的算法收敛性能都不太高。量子粒子群(QPSO)算法是一种收敛于全局的智能优化算法。因此,提出了一种结合QPSO的ICA方法。研究结果表明,与其他在非侵入方式下的主要提取算法相比,这种方法能更清晰准确地提取出有用信号,为胎儿的健康检测提供了更好的方法。     

Adaptive removal of gradients-induced artefacts on ECG in MRI: a performance analysis of RLS filtering

One of the main vital signs used in patient monitoring during Magnetic Resonance Imaging (MRI) is Electro-Cardio-Gram (ECG). Unfortunately, magnetic fields gradients induce artefacts which severely affect ECG quality. Adaptive Noise Cancelling (ANC) is one of the preferred techniques for artefact removal. ANC involves the adaptive estimation of the impulse response of the system constituted by the MRI equipment, the patient and the ECG recording device. Least Mean Square (LMS) adaptive filtering has been traditionally employed because of its simplicity: anyway, it requires the choice of a step-size parameter, whose proper value for the specific application must be estimated case by case: an improper choice could yield slow convergence and unsatisfactory behaviour. Recursive Least Square (RLS) algorithm has, potentially, faster convergence while not requiring any parameter. As far as the authors’ knowledge, there is no systematic analysis of performances of RLS in this scenario. In this study we evaluated the performance of RLS for adaptive removal of artefacts induced by magnetic field gradients on ECG in MRI, in terms of efficacy of suppression. Tests have been made on real signals, acquired via an expressly developed system. A comparison with LMS was made on the basis of opportune performance indices. Results indicate that RLS is superior to LMS in several respects.     

基于快速定点独立分量分析算法的母胎心电信号分离

研究快速定点独立分量分析方法在母胎心电信号分离中的应用。采用此算法,在胎儿心电信号与母体心电信号可以视为相互独立的信号源的前提下,对来源于同一孕妇的观测信号进行独立分量分离。快速定点独立分量算法可以有效地分离出单个独立分量,得到的胎儿心电信号(FECG)较理想。采用独立分量分析方法,实现母胎心电信号分离,是一种值得尝试的信号处理方法。