本文關(guān)鍵詞：胎兒心率檢測(cè)算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：胎兒心率監(jiān)護(hù)是判斷胎兒在母體內(nèi)是否健康的一項(xiàng)重要技術(shù)指標(biāo)。獲得胎兒心音信號(hào)的方法有多種,超聲多普勒法因其高靈敏性、無(wú)損傷性、方向性強(qiáng)、適用周期長(zhǎng)和操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛應(yīng)用。然而超聲多普勒回波信號(hào)中存在各種干擾和噪聲,如何提取較為純凈的胎心音信號(hào)以提高計(jì)算胎心率的準(zhǔn)確性成為本文研究的一個(gè)難點(diǎn)。針對(duì)該難點(diǎn),本文對(duì)如何提高胎心率檢測(cè)算法的準(zhǔn)確率展開(kāi)了深入研究,主要工作如下:首先,研究了基于小波分析的胎心音信號(hào)處理方法。小波變換因其多分辨率分析特性以及局部特征表征能力在胎心音信號(hào)處理領(lǐng)域被廣泛使用。在研究了小波基本理論后,針對(duì)胎心信號(hào)的特點(diǎn)選擇合適的小波基和分解層數(shù),并提出了改進(jìn)的雙變量閾值函數(shù)對(duì)胎心音信號(hào)進(jìn)行閾值去噪。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法的去噪效果比傳統(tǒng)閾值函數(shù)更好。其次,針對(duì)小波變換不具有自適應(yīng)分解且占用系統(tǒng)資源的問(wèn)題,本文提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與提升小波閾值相融合的算法。該方法結(jié)合了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的自適應(yīng)分解特性以及提升小波變換計(jì)算快、存儲(chǔ)空間少的優(yōu)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,將這種算法應(yīng)用于胎心音信號(hào)噪中效果顯著,并且處理后信噪比和平滑度大大提升,可以得到較為純凈的胎心信號(hào)。最后,將本文基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與提升小波閾值的融合算法運(yùn)用到胎心音信號(hào)去噪中,并采用希爾伯特變換提取信號(hào)包絡(luò),利用自相關(guān)算法提取胎心率信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)證明經(jīng)本文算法處理后胎心率倍頻、半頻的問(wèn)題得到有效抑制,與傳統(tǒng)的帶通濾波器、小波去噪效果相比,本文算法的計(jì)算準(zhǔn)確率最高。
【關(guān)鍵詞】：胎兒心率 超聲多普勒 小波變換 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 提升小波變換
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R714.5;TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景與意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文的主要研究工作9-10
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排10-11
• 第二章 胎心音信號(hào)基本理論11-16
• 2.1 超聲多普勒原理11-12
• 2.2 胎心音信號(hào)的特點(diǎn)12
• 2.3 胎心音信號(hào)的采集12-14
• 2.4 非平穩(wěn)信號(hào)常用算法14-16
• 2.5 本章小結(jié)16
• 第三章 小波變換在胎心信號(hào)處理中的應(yīng)用16-27
• 3.1 引言16
• 3.2 小波變換基本理論16-20
• 3.2.1 連續(xù)小波變換16-17
• 3.2.2 離散小波變換17-18
• 3.2.3 多分辨率分析18
• 3.2.4 雙尺度方程18-19
• 3.2.5 Mallat算法19-20
• 3.3 小波閾值去噪在胎心信號(hào)中的應(yīng)用20-25
• 3.3.1 小波閾值去噪基本原理20
• 3.3.2 小波基函數(shù)的選擇20-21
• 3.3.3 小波分解層數(shù)的選擇21-22
• 3.3.4 小波閾值規(guī)則函數(shù)22-25
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果仿真25-27
• 3.5 本章小結(jié)27
• 第四章 基于EMD與提升小波變換的胎心信號(hào)處理算法27-40
• 4.1 引言27-28
• 4.2 固有模態(tài)函數(shù)28
• 4.3 EMD分解算法28-33
• 4.3.1 EMD分解的原理28-30
• 4.3.2 模態(tài)混疊30-31
• 4.3.3 EMD方法的特點(diǎn)31-33
• 4.4 提升小波變換33-34
• 4.4.1 提升小波變換特點(diǎn)33
• 4.4.2 提升小波變換步驟33-34
• 4.5 EMD與提升小波變換算法34-35
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果仿真35-39
• 4.7 本章小結(jié)39-40
• 第五章 胎心率信號(hào)的提取40-46
• 5.1 引言40
• 5.2 信號(hào)包絡(luò)提取40-41
• 5.3 自相關(guān)技術(shù)41-42
• 5.4 胎心率信號(hào)自相關(guān)處理42-44
• 5.5 胎心信號(hào)處理終端應(yīng)用程序44
• 5.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-45
• 5.7 本章小結(jié)45-46
• 第六章 主要結(jié)論與展望46-48
• 6.1 主要結(jié)論46
• 6.2 展望46-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 附錄: 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文52

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：胎兒心率檢測(cè)算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：278781