基于無(wú)模型自適應(yīng)控制和非負(fù)盲分離的胎兒心電提取研究
發(fā)布時(shí)間:2023-11-11 09:57
胎兒心電圖可以反映在母體內(nèi)胎兒的生長(zhǎng)和健康狀況,分析胎兒心電圖是監(jiān)測(cè)胎兒的重要手段。由于胎兒心電圖需要通過(guò)羊水和母親的腹部組織,采集到的胎兒心電非常弱,很容易被母體心電和其他噪音所淹沒(méi)。胎兒心電又是一種低頻、隨機(jī)的非平穩(wěn)信號(hào)。所以,準(zhǔn)確的提取出胎兒心電一直是生物信號(hào)處理的難點(diǎn)和熱點(diǎn);诖,本文開(kāi)展了一項(xiàng)基于無(wú)模型自適應(yīng)控制和非負(fù)盲分離的胎兒心電提取的研究。首先,對(duì)采集的混合信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,使用梳狀濾波器去除工頻干擾,低通濾波器去除高頻噪聲,設(shè)計(jì)一種基于無(wú)模型自適應(yīng)算法去除基線漂移。然后介紹了一種基于峭度和偏度的盲分離方法,根據(jù)胎兒心電信號(hào)與母親心電信號(hào)的峭度和偏度絕對(duì)值的差異,從而設(shè)計(jì)出基于三階和四階統(tǒng)計(jì)量的一種目標(biāo)函數(shù),用來(lái)提取母親心電信號(hào)和含噪聲的胎兒心電信號(hào)。最后提出一種改進(jìn)的非負(fù)盲分離算法,該算法從含噪聲的胎兒心電信號(hào)中提取純凈的胎兒心電信號(hào),非負(fù)盲分離算法是一種通過(guò)非負(fù)約束從高維空間中提取出其中的低維結(jié)構(gòu)的方法。在處理包含噪聲的胎兒心電信號(hào)的過(guò)程中,胎兒心電信號(hào)就相當(dāng)于低維結(jié)構(gòu),首先將含噪聲的胎兒心電信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻變換,再通過(guò)非負(fù)盲分離算法提取出純凈的胎兒心電信號(hào)。通過(guò)仿真實(shí)...
【文章頁(yè)數(shù)】:81 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.1.1 課題來(lái)源
1.1.2 課題背景及意義
1.2 胎兒心電提取研究的現(xiàn)狀
1.3 本文的內(nèi)容及安排
1.4 本章小結(jié)
第二章 胎心電的相關(guān)知識(shí)
2.1 心電基礎(chǔ)知識(shí)
2.1.1 心電信號(hào)的時(shí)域特征
2.1.2 心電信號(hào)的頻域特征
2.2 胎心電的采集
2.2.1 采集信號(hào)的過(guò)程
2.2.2 采集信號(hào)的噪聲分析
2.3 分離胎心電的常用方法
2.3.1 模板匹配濾波
2.3.2 小波變換
2.3.3 獨(dú)立分量分析
2.3.4 奇異值分解法
2.4 胎心電信號(hào)實(shí)驗(yàn)知識(shí)
2.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源
2.4.2 實(shí)驗(yàn)方法流程
2.4.3 算法性能評(píng)估方法
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于無(wú)模型自適應(yīng)的心電預(yù)處理方法應(yīng)用
3.1 自適應(yīng)濾波算法
3.1.1 基于內(nèi)積的自適應(yīng)濾波
3.1.2 基于狀態(tài)空間的自適應(yīng)濾波
3.2 無(wú)模型自適應(yīng)濾波算法
3.3 基于無(wú)模型自適應(yīng)濾波算法在胎心電預(yù)處理的應(yīng)用
3.3.1 基礎(chǔ)噪聲的預(yù)處理方法
3.3.2 基于無(wú)模型自適應(yīng)濾波算法抑制基線漂移算法的應(yīng)用
3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
3.4.1 基于無(wú)模型自適應(yīng)控制去除基線漂移實(shí)驗(yàn)
3.4.2 預(yù)處理實(shí)驗(yàn)
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于非負(fù)盲分離的胎心電提取方法應(yīng)用
4.1 非負(fù)盲分離算法
4.1.1 非負(fù)盲信號(hào)分離算法引言
4.1.2 非負(fù)盲信號(hào)分離算法理論
4.2 非負(fù)盲分離在胎兒心電提取的應(yīng)用
4.2.1 盲分離算法分離母親與胎兒的心電信號(hào)的應(yīng)用
4.2.2 非負(fù)盲分離算法提取胎兒的心電信號(hào)的應(yīng)用
4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
4.3.1 模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
4.3.2 實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
第五章 胎心電提取系統(tǒng)應(yīng)用
5.1 胎心電提取系統(tǒng)的需求分析
5.2 胎心電提取系統(tǒng)的模塊設(shè)計(jì)及功能實(shí)現(xiàn)
5.3 胎心電提取系統(tǒng)的使用界面介紹
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):3862414
【文章頁(yè)數(shù)】:81 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.1.1 課題來(lái)源
1.1.2 課題背景及意義
1.2 胎兒心電提取研究的現(xiàn)狀
1.3 本文的內(nèi)容及安排
1.4 本章小結(jié)
第二章 胎心電的相關(guān)知識(shí)
2.1 心電基礎(chǔ)知識(shí)
2.1.1 心電信號(hào)的時(shí)域特征
2.1.2 心電信號(hào)的頻域特征
2.2 胎心電的采集
2.2.1 采集信號(hào)的過(guò)程
2.2.2 采集信號(hào)的噪聲分析
2.3 分離胎心電的常用方法
2.3.1 模板匹配濾波
2.3.2 小波變換
2.3.3 獨(dú)立分量分析
2.3.4 奇異值分解法
2.4 胎心電信號(hào)實(shí)驗(yàn)知識(shí)
2.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源
2.4.2 實(shí)驗(yàn)方法流程
2.4.3 算法性能評(píng)估方法
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于無(wú)模型自適應(yīng)的心電預(yù)處理方法應(yīng)用
3.1 自適應(yīng)濾波算法
3.1.1 基于內(nèi)積的自適應(yīng)濾波
3.1.2 基于狀態(tài)空間的自適應(yīng)濾波
3.2 無(wú)模型自適應(yīng)濾波算法
3.3 基于無(wú)模型自適應(yīng)濾波算法在胎心電預(yù)處理的應(yīng)用
3.3.1 基礎(chǔ)噪聲的預(yù)處理方法
3.3.2 基于無(wú)模型自適應(yīng)濾波算法抑制基線漂移算法的應(yīng)用
3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
3.4.1 基于無(wú)模型自適應(yīng)控制去除基線漂移實(shí)驗(yàn)
3.4.2 預(yù)處理實(shí)驗(yàn)
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于非負(fù)盲分離的胎心電提取方法應(yīng)用
4.1 非負(fù)盲分離算法
4.1.1 非負(fù)盲信號(hào)分離算法引言
4.1.2 非負(fù)盲信號(hào)分離算法理論
4.2 非負(fù)盲分離在胎兒心電提取的應(yīng)用
4.2.1 盲分離算法分離母親與胎兒的心電信號(hào)的應(yīng)用
4.2.2 非負(fù)盲分離算法提取胎兒的心電信號(hào)的應(yīng)用
4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
4.3.1 模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
4.3.2 實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
第五章 胎心電提取系統(tǒng)應(yīng)用
5.1 胎心電提取系統(tǒng)的需求分析
5.2 胎心電提取系統(tǒng)的模塊設(shè)計(jì)及功能實(shí)現(xiàn)
5.3 胎心電提取系統(tǒng)的使用界面介紹
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):3862414
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