基于改進KICA算法的胎兒心電圖信號提取方法研究.pdf

1、胎兒心電圖信號(FECG)是胎兒心臟活動的最源發(fā)性信號，直接反映了胎兒在孕期中的成長和健康情況，通過胎兒心電圖的檢查，能夠早期發(fā)現(xiàn)胎兒生長發(fā)育過程中的異常狀況，是對胎兒宮內(nèi)安危狀況監(jiān)測的有效手段。本文針對胎兒心電圖提取問題，提出了一種基于獨立分量分析(ICA)的提取方法。
　　 本文首先對國內(nèi)外研究的多種胎兒心電圖提取方法進行了綜述，經(jīng)過比較之后，發(fā)現(xiàn)基于獨立分量分析的胎兒心電圖提取方法有諸多優(yōu)點并具有巨大的應(yīng)用前景。因此，本文

2、將研究重點放在了獨立分量分析方法上，在比較了多種獨立分量分析算法后，選擇了核獨立分量分析(KICA)算法。然后，作為理論研究基礎(chǔ)，本文介紹了獨立分量分析的理論知識，并在此基礎(chǔ)之上，介紹了核獨立分量分析的基本原理。
　　 由于胎兒心電圖信號的采樣點數(shù)和采樣精度對其提取結(jié)果有著重要的影響，因此為了獲得好的提取效果，通常采樣點數(shù)和精度都會很高，而這會增加數(shù)據(jù)長度，同時增加了算法的計算復(fù)雜度。因此需要一種兼顧提取效果和運算時間的有效算法

3、來提取胎兒心電圖信號。為此，本文提出了一種改進的核獨立分量分析方法提取胎兒心電圖信號，這種算法直接在代表正交抑制的Stiefel流上對目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化，從而實現(xiàn)了在保證運算精度的前提下減小核獨立分量分析算法的計算復(fù)雜度，提高收斂速度。利用仿真數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)對該方法進行了全面測試，實驗結(jié)果表明應(yīng)用該方法提取胎兒心電圖信號有較好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。
　　 目前，對胎兒心電圖信號提取算法評估的關(guān)鍵問題是如何客觀評價提取后信號的質(zhì)量。為此