規(guī)范有效的產(chǎn)前胎兒監(jiān)護(hù)是對(duì)胎兒生長(zhǎng)健康狀況的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)觀察,而常用的監(jiān)護(hù)手段是胎兒心電監(jiān)護(hù),胎兒心電信號(hào)是胎兒心臟活動(dòng)時(shí)源發(fā)性的生物電信號(hào),包含著豐富的信息。由于通過母體腹部采集到的胎兒心電信號(hào),常伴有母親心電信號(hào)、工頻干擾、基線漂移、母體肌電等干擾噪聲,因此如何提取到準(zhǔn)確的胎兒心電信號(hào)一直是醫(yī)護(hù)研究人員研究的重難點(diǎn)。基于負(fù)熵的獨(dú)立分量分析固定點(diǎn)算法(FastICA)結(jié)合了負(fù)熵所帶來的統(tǒng)計(jì)特性和不動(dòng)點(diǎn)迭代的優(yōu)良算法特性,是一種快速尋優(yōu)迭代的多維數(shù)據(jù)處理技術(shù),從孕婦體表采集到的心電信號(hào)可被看作是多個(gè)相互獨(dú)立信號(hào)的混合,符合ICA算法的前提條件,故可用FastICA算法分離各個(gè)源信號(hào)。而非負(fù)矩陣分解是一種非監(jiān)督式的有效處理數(shù)據(jù)的降維方法,可以對(duì)分離出的含噪胎兒心電作進(jìn)一步的提取。因此,本文針對(duì)前人優(yōu)秀的理論成果,結(jié)合仿真實(shí)驗(yàn),提出基于獨(dú)立分量分析和非負(fù)矩陣分解的胎兒心電信號(hào)提取方法。本文實(shí)驗(yàn)采用三種多通道的心電數(shù)據(jù),包括:模擬心電信號(hào)、國(guó)際通用的MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫(kù)以及醫(yī)院臨床采集的信號(hào)。其中,模擬心電信號(hào)是在分析胎兒心電、母親心電和噪聲干擾的幅頻及時(shí)頻特性的基礎(chǔ)上,用MATLAB軟件仿...

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 胎兒心電信號(hào)提取的技術(shù)現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究的內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識(shí)
    2.1 心電信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)
        2.1.1 心電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理與傳播
        2.1.2 心電圖簡(jiǎn)介
    2.2 胎兒心電信號(hào)的特性
    2.3 胎兒心電圖的臨床應(yīng)用
    2.4 心電信號(hào)的數(shù)據(jù)來源介紹
        2.4.1 模擬心電數(shù)據(jù)
        2.4.2 MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.4.3 醫(yī)院臨床采集心電數(shù)據(jù)
    2.5 胎兒心電處理技術(shù)
        2.5.1 自適應(yīng)噪聲抵消
        2.5.2 模板匹配
        2.5.3 盲源分離
        2.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于獨(dú)立分量分析的心電信號(hào)分離方法
    3.1 心電信號(hào)的預(yù)處理
        3.1.1 胎心電信號(hào)的干擾分析
        3.1.2 濾波器
        3.1.3 小波去噪
    3.2 信息論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)
    3.3 獨(dú)立分量分析的概況
    3.4 ICA的分離原則
        3.4.1 互信息最小化
        3.4.2 最大似然估計(jì)
        3.4.3 負(fù)熵極大化
    3.5 ICA的優(yōu)化算法
        3.5.1 自然梯度與相對(duì)梯度算法
        3.5.2 四階盲辨識(shí)算法
        3.5.3 雅可比算法
    3.6 基于負(fù)熵極大值的FastICA算法
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于非負(fù)矩陣分解的胎兒心電信號(hào)處理方法
    4.1 非負(fù)矩陣分解原理
        4.1.1 非負(fù)矩陣分解簡(jiǎn)介
        4.1.2 NMF的目標(biāo)函數(shù)和迭代準(zhǔn)則
    4.2 收斂性證明
    4.3 非負(fù)矩陣分解的算法實(shí)現(xiàn)
    4.4 波峰檢測(cè)及胎心率計(jì)算
    4.5 算法性能評(píng)估指標(biāo)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 算法的仿真實(shí)驗(yàn)
    5.1 Matlab模擬心電數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 模擬心電數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        5.1.2 模擬心電數(shù)據(jù)測(cè)試
        5.1.3 對(duì)比分析
    5.2 MIT數(shù)據(jù)庫(kù)心電數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        5.2.2 非侵入性胎兒心電數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)測(cè)試
        5.2.3 結(jié)果分析
    5.3 臨床心電數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 數(shù)據(jù)采集
        5.3.2 臨床心電數(shù)據(jù)處理
        5.3.3 結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3833383