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作者：王华民哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

胎儿心电信号(Fetal Electrocardiogram,FECG)反应了胎儿心脏的活动,在胎儿健康监护和疾病诊断中有着难以代替的作用。由于电极在孕妇腹部检测到的混合心电信号中包含的胎儿心电信号微弱,并极易受到各种噪声的干扰,如何提取出纯净的FEC... 详细信息

胎儿心电信号(Fetal Electrocardiogram,FECG)反应了胎儿心脏的活动,在胎儿健康监护和疾病诊断中有着难以代替的作用。由于电极在孕妇腹部检测到的混合心电信号中包含的胎儿心电信号微弱,并极易受到各种噪声的干扰,如何提取出纯净的FECG已成为一个热点难题。快速独立分量分析(FASTICA)算法具有理论简单,计算量小,适用范围广等优点,已成为胎儿心电信号提取研究方法热点之一。然而传统的FASTICA采用初始值随机选取方式会导致算法陷入局部极优值,并且提取出的胎儿心电信号中常混有母体心电信号;另外其采用迭代方式进行的胎儿心电信号提取效率较低。针对此缺点,本文提出了一种T-FASTICA(Terrific-FASTICA)方法,即运用最速下降法进行FASTICA初始值的设置,用差商法代替传统FASTICA的迭代方式。我们分别使用了人工合成信号、半人工心电信号和国际公开数据库信号对比了我们提出的T-FASTICA方法与FASTICA方法性能。在人工合成信号提取对比实验中,实验验证了T-FASTICA对独立成分的提取能力,而且证明了其提取效果较FASTICA更好,提取速度更快。在对半人工心电信号进行胎儿心电信号提取实验中,对提取结果进行信噪比,源信号相似度,运算效率等性能指标对比,验证了使用T-FASTICA对胎儿心电信号进行提取的可行性;在国际公开的两种数据库(Dalay数据库,PCDB数据库)进行胎儿心电信号提取实验中,实验验证了T-FASTICA在胎儿心电信号提取上具有稳定,可靠性。最后对提取的胎儿心电信号进行胎儿心率检测实验,实验证明了本文提取的基于T-FASTICA的方法在胎儿心率检测中总体优于基于QIO(官方公认的胎儿心率检测最好的方法)的方法。

关键词：无创胎儿心电初始值 T-FASTICA 迭代算法

基于非线性估计与盲源分离的胎儿心电信号提取方法

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基于非线性估计与盲源分离的胎儿心电信号提取方法

作者：刘茜重庆大学

学位级别：硕士

胎儿心电信号能体现胎儿的心脏活动,是能够提供胎儿健康信息的有效指标。对围产儿进行心电监测能够及时掌握其发育信息,及早发现异常,降低胎儿发病率,具有良好的应用前景。然而在现阶段,胎儿心电的提取准确率低、实现难度大,因此其在临... 详细信息

胎儿心电信号能体现胎儿的心脏活动,是能够提供胎儿健康信息的有效指标。对围产儿进行心电监测能够及时掌握其发育信息,及早发现异常,降低胎儿发病率,具有良好的应用前景。然而在现阶段,胎儿心电的提取准确率低、实现难度大,因此其在临床上的应用颇为有限。近年来学界广泛采用两种方法提取胎儿心电,一种是非线性估计方法,这种方法由于仅利用采集得到的一路或者少数几路信号来提取,未能将电极所采得的信号的全部信息充分利用;而另一种是盲源分离方法,然而这种方法通常建立在线性瞬时混合模型之上,没有考虑实际情况中母体心电和胎儿心电的非线性传输以及二者的非线性混合特性。本论文综合考虑了上述情况,在将非线性估计和盲源分离这两类方法有效结合的基础上,探索出了更符合胎儿心电特点、更适合实际应用且性能良好的胎儿心电提取方法。本论文首先研究结合多路v-支持向量回归机与时频盲源分离的胎儿心电提取方法。该方法首先对混合信号进行非线性估计,将母体胸部信号作为v-支持向量回归机的输入信号,将各路腹壁信号作为v-支持向量回归机的目标信号,分别估计各路混合信号中的母体心电成分;然后将各路信号中的母体心电成分去除,即可得到每一路混合信号中的含噪胎儿心电;再对所有含噪胎儿心电利用时频盲源分离进行处理,最终提取得到胎儿心电信号。本论文还研究了结合最小二乘支持向量机与快速独立分量分析的胎儿心电提取方法。该方法与前一种方法的提取步骤类似,不同之处在于,该方法考虑到各路腹壁信号之间的关联性,将各路腹壁信号作为一个整体进行处理。首先利用最小二乘支持向量机对所有腹壁信号进行处理,估计出母体心电成分。然后再将估计得到的母体心电成分从每一路腹壁信号中去除,得到含噪胎儿心电,再利用快速独立分量分析方法提取出胎儿心电信号。实验结果表明,在本论文中所研究的两种方法,均可以有效提取出清晰、完整的胎儿心电;且这两种胎儿心电提取方法相较于传统的非线性估计和盲源分离方法,在提取效果上都有明显提高。其中应用结合了最小二乘支持向量机与快速独立分量分析的胎儿心电提取方法提取得到的胎儿心电信号具有最高的信噪比指标。

关键词：胎儿心电 v-支持向量机时频盲源分离最小二乘支持向量机 Fast ICA

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基于独立分量分析方法的胎儿心电提取的研究

基于独立分量分析方法的胎儿心电提取的研究

作者：李君重庆大学

学位级别：硕士

胎儿心电图(fetal electrocardiogram, FECG)包含了有关胎儿健康状况的重要信息,提取纯净的胎儿心电图具有重要的临床意义。由于母体腹部表面记录到的心电信号中胎儿心电信号非常微弱,并受到母体心电信号(maternal electrocardiogram, M... 详细信息

胎儿心电图(fetal electrocardiogram, FECG)包含了有关胎儿健康状况的重要信息,提取纯净的胎儿心电图具有重要的临床意义。由于母体腹部表面记录到的心电信号中胎儿心电信号非常微弱,并受到母体心电信号(maternal electrocardiogram, MECG)、母体肌电干扰、工频干扰及基线漂移等各种噪声的干扰,因此,如何提取出纯净的胎儿心电信号成为一个热点问题。独立分量分析方法(Independent Component Analysis, ICA)是一种基于源信号统计独立性的分析方法,在胎儿心电提取中得到了广泛地应用。传统的独立分量方法一般采用梯度法或牛顿迭代法对分离矩阵进行寻优,容易陷入局部极优值,提取出的胎儿心电信号中常混有母体心电信号,且分离出的信号的顺序是不确定的。为此,本文对其进行了改进算法研究,主要工作和成果如下:1、选用一种变形的峭度函数作为ICA方法的目标函数,选用遗传算法作为ICA方法的优化算法,提出一种新的胎儿心电信号提取方法,以保证算法尽量收敛到全局最优解。2、针对遗传算法有可能在最优解附近提前收敛的问题,将遗传算法寻优和基于峭度的快速固定点算法(FastICA)的迭代核寻优相结合,增强了算法的寻优能力。3、为了进一步消去工频干扰和基线漂移等噪声的影响,采用小波包技术对FECG去噪。4、对本文方法进行了仿真分析。仿真结果表明:1)本文方法的收敛性能比单独用遗传算法寻优时要好,分离精度比传统的独立分量分析方法高,提取出的胎儿心电信号基本上不混有母体心电信号。2)本文方法可以保证将信号按峭度值大小有序提取出来。3)本文方法适用于混有超高斯和亚高斯噪声的情况,并且经过小波包去噪后,FECG中的基线漂移和工频干扰等噪声都得到了有效地抑制。

关键词：胎儿心电独立分量分析遗传算法小波包

基于ADS129x的胎儿心电采集系统设计与实现

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基于ADS129x的胎儿心电采集系统设计与实现

作者：梁永刚南京大学

学位级别：硕士

研制高精度的胎儿心电采集系统是实现胎儿心电监护的必要前提。ADS129x是TI公司新推出的一组面向生物电采集的高精度混合集成芯片,集成了可编程生物电放大器、多路同步24位ADC等,可极大地方便生物电采集系统的设计。本文对基于ADS129x... 详细信息

研制高精度的胎儿心电采集系统是实现胎儿心电监护的必要前提。ADS129x是TI公司新推出的一组面向生物电采集的高精度混合集成芯片,集成了可编程生物电放大器、多路同步24位ADC等,可极大地方便生物电采集系统的设计。本文对基于ADS129x的多导联胎儿心电采集系统进行了研究和设计。首先对ADS1298内部结构进行了介绍,利用这款集成芯片设计了整个胎儿心电采集系统方案,并对整个系统方案的前级部分进行了详细的介绍,这是本文第二章的内容。在第三章中,先介绍了设计的胎儿心电采集系统中所用到的单片机C8051F320,然后详细描述了单片机与ADS1298的SPI通信以及单片机与上位机的USB通信,并编写了软件部分。最后对实现的整个采集系统进行了实验与测试。经测试,整个系统的底噪小,输入底噪PP值约5μVPP,高于常规成人心电图机的精度,达到了预期的设计目标。在第四章中,对前面设计的胎儿心电采集系统进行了分析,发现其存在容易受极化电压影响,放大倍数小、未能充分利用AD输入范围等问题;针对出现的问题,提出了一些改进的意见,以此设计了附加前置放大的ADS1298胎儿心电采集系统,并对系统进行了一些测试,也达到了设计目标。第五章对全文进行了总结,并对下一步工作进行了展望。

关键词：胎儿心电采集系统 ADS129x C8051F320

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基于云平台的胎儿心电远程监护系统设计

基于云平台的胎儿心电远程监护系统设计

作者：洪强北京工业大学

学位级别：硕士

为了达到优生优育的目的,对妊娠期的胎儿进行健康监护是很有必要的,目前一般通过观察胎儿心电信号来判断,通过波形图的变化,能及时有效的发现胎儿的健康状况,从而及时预防症断。随着信息时代的来临与发展,心脏远程检测技术已日趋成熟,... 详细信息

为了达到优生优育的目的,对妊娠期的胎儿进行健康监护是很有必要的,目前一般通过观察胎儿心电信号来判断,通过波形图的变化,能及时有效的发现胎儿的健康状况,从而及时预防症断。随着信息时代的来临与发展,心脏远程检测技术已日趋成熟,临床上的应用越来越普遍,对胎儿进行长时间的心电监护能及早的发现胎儿潜在的健康隐患,从而降低胎儿的死亡率。在前人的研究基础上,结合目前信息科技技术,本文提出一种改进方案,设计基于云平台的胎儿心电远程监护系统,该系统可大体分为“两端三部分”:与孕妇交互的由前端心电采集设备和手机APP软件组成,另一端与医生交互的是服务器软件。前端心电采集设备实时采集孕妇和胎儿的混合心电信号,通过蓝牙技术传送给手机APP软件。手机APP软件接收到混合心电信号后,从中提取出胎儿心电信号并显示,之后将胎儿心电信号通过移动通讯网远程传输到云端服务器。云端服务器接收到的胎儿心电数据后,首先保存数据并创建数据库记录,之后对胎心率进行智能分析,然后将胎儿心电信号以一个诊断任务的形式推送给医生诊断页面,医生通过网页进入医生诊断平台,查看胎儿心电波形图并给出诊断意见,同时智能分析结果也能给医生诊断提供参考,最后云端服务器运用第三方推送服务将诊断结果推回到孕妇手机APP中。本论文详细描述了基于云平台的胎儿心电远程监护系统软件、算法设计,并对各部分功能进行了测试。本文研究内容如下:1、胎儿心电智能分析算法设计:本文采用一种简单直接的方法来对胎心电进行分类,即计算胎心率,通过胎心率的大小来评估胎儿的健康状况。通过查阅相关文献资料,目前分类标准为以下3类:(1)胎心率小于120bpm,则为心率过缓;(2)大于160bpm,则为心率过速;(3)在120bpm～160bpm,则为正常。2、服务器软件设计:服务器软件是系统的核心所在,它提供对外访问接口、数据存储服务以及友好的医生交互界面,是孕妇与医生之间沟通的桥梁,从功能上划分主要包含以下六个部分:Web API接口设计、数据库服务器、在线医生诊断平台、胎儿心电智能分析、诊断任务分配算法以及数据推送服务。3、手机APP软件设计。包括界面设计、BLE连接服务、实时心电、胎儿历史心电存储及回放、胎儿心电数据上传、用户注册登录等功能。经过反复的功能测试,本文设计的基于云平台胎儿心电远程监护系统运行良好、功能完善、操作简单,基本可以实现对孕妇进行长时间胎儿心电监护的目的。

关键词：云平台胎儿心电监护系统智能手机手机APP软件

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基于盲源分离的胎儿心电检测算法及实现

基于盲源分离的胎儿心电检测算法及实现

作者：于海兰哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

胎儿心电图（Fetal electrocardiogram,FECG）与成人心电图一样,包含大量有关胎儿健康状况的重要信息,通过分析胎儿心电图的各种指标,可以及时发现胎儿窘迫、缺氧、脐带缠绕等围产期的病例状况,以便及早采取措施保证胎儿健康,所以提取... 详细信息

胎儿心电图（Fetal electrocardiogram,FECG）与成人心电图一样,包含大量有关胎儿健康状况的重要信息,通过分析胎儿心电图的各种指标,可以及时发现胎儿窘迫、缺氧、脐带缠绕等围产期的病例状况,以便及早采取措施保证胎儿健康,所以提取纯净的胎儿心电图具有重要的临床意义。由于母体相关信号的干扰,及胎儿心电非常微弱,致使如何从这些干扰中提取出纯净的胎儿心电成为信号处理领域中一个热点问题。独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）是近年来发展起来的一种新的盲源分离技术,近年来其在胎儿心电提取上得到应用。根据独立分量分析理论,要求采用独立分量分析算法的胎儿心电导联数必须大于一定数目,这就限制了独立分量分析算法的应用,故本文提出了一种改进的方法。本文主要研究内容如下: （1）针对独立分量分析对观测信号导联数的限制,提出来一种基于少数导联心电的胎儿心电信号提取算法:结合独立分量分析和自适应噪声消除的方法,从两导母体腹部测得的心电信号中提取胎儿心电。（2）采用Mexican-hat小波变换的方法检测QRS波群:在8尺度的小波域分别应用小波阈值法定位R波和平面几何数学的方法定位Q波以及S波。（3）应用Visual C++软件设计了一个胎儿心电检测系统,实现母体导联信号的实时显示,同时可完成胎儿心电信号的提取。使用者一方面可以观察胎儿心电的状况,一方面还可以将患者心电数据与以往保存的心电数据进行对比。

关键词：胎儿心电独立分量分析自适应噪声抵消 QRS波检测

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基于模糊神经网络的胎儿心电提取

基于模糊神经网络的胎儿心电提取

作者：段红博重庆大学

学位级别：硕士

胎儿心电对孕期临床诊断胎儿发育、胎儿心脏病等有着非常重要的意义。间接法提取胎儿心电具有无创、操作方便的优点,但是从母体体表提取到的胎儿心电信号非常微弱且受到各种噪声的严重干扰,有效提取和分离胎儿心电是间接法提取的一个难... 详细信息

胎儿心电对孕期临床诊断胎儿发育、胎儿心脏病等有着非常重要的意义。间接法提取胎儿心电具有无创、操作方便的优点,但是从母体体表提取到的胎儿心电信号非常微弱且受到各种噪声的严重干扰,有效提取和分离胎儿心电是间接法提取的一个难题。为此,本文建立了胎儿心电模型,人工合成了动态胎儿心电,作为评价信号;然后研究了基于模糊推理神经网络的胎儿心电提取算法。重点内容和研究结果如下:①合成动态胎儿心电和母体心电。分析直接法提取的胎儿心电的参数,根据McSharry等人设计的心电信号模型,分别合成动态胎儿心电和母体心电,再调整心电参数到医学统计的合理范围,得到一个类似真实的准原信号库。仿真结果证明了合成的动态心电与实际心电信号各种参数基本相符,为后面合成母体腹部混合信号和评价不同算法在不同胎儿母体信噪比情况下的提取效果打下基础。②提出了基于模糊推理神经网络的胎儿心电提取法。该方法把腹部混合信号分为两部分,一部分是含噪声的胎儿心电,另一部分母体心电成分,假设它是母体心电从心脏传至腹部发生变化后的一种形式。用模糊神经网络来学习母体心电和腹部混合信号的映射关系,从而得到腹部信号中的母体心电成分,再用腹部混合信号减去它就得到了胎儿心电。仿真结果证明该算法能用简单的两导联成功地提取出比较完整的胎儿心电。

关键词：胎儿心电母体腹部混合心电动态心电模型模糊神经网络

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基于智能手机的胎儿心电监护系统设计

基于智能手机的胎儿心电监护系统设计

作者：袁延超北京工业大学

学位级别：硕士

非侵入式胎儿心电监护能及早发现胎儿窘迫、先天性心脏病、脐带缠绕等病理情况,进而采取对胎儿有效的治疗措施。而孕妇腹部心电中胎儿心电信号极其微弱,并且混合有母体心电等噪声干扰。现有胎儿心电提取算法和监护系统大都是非实时的,... 详细信息

非侵入式胎儿心电监护能及早发现胎儿窘迫、先天性心脏病、脐带缠绕等病理情况,进而采取对胎儿有效的治疗措施。而孕妇腹部心电中胎儿心电信号极其微弱,并且混合有母体心电等噪声干扰。现有胎儿心电提取算法和监护系统大都是非实时的,即先用设备采集存储孕妇腹部和胸部心电信号,再基于计算机提取胎儿心电信号。本文提出一种新型基于智能手机的胎儿心电监护系统。胎儿心电采集器采集3导联孕妇腹部心电信号,然后将心电信号经蓝牙发送到智能手机。设计智能手机APP软件,对腹部心电信号进行IIR滤波,进一步用实时快速独立分量分析(ICA)算法提取胎儿心电。手机界面上实时显示胎儿心电波形、心率并对异常心率进行提示。本论文详细描述了基于智能手机的胎儿心电监护系统硬件、软件、算法设计,并对各部分性能进行了测试。本文具体研究内容如下:1、胎儿心电采集器设计。以蓝牙处理器CY8C4247为主处理器,3导联模拟前端集成芯片ADS1293采集腹部心电,电路由锂离子电池供电。通过Type-C接口经充电芯片MCP73831给电池充电,TLV70033 3.3V稳压芯片给各模块供电。经印制电路板(PCB)制作,嵌入式驱动调试,外壳设计,制作出样机。2、胎儿心电信号发生器设计。以MSP430F149单片机为主处理器,DAC5571八位数模转换芯片模拟输出处理器Flash存储的腹部三导联心电信号和单导联胎儿心电信号。电路采用5V USB线供电,并经LM1117-3.3V稳压芯片给各模块供电。轻触按键调节胎儿心电的幅值和心率并在0.96寸有机发光二极管(OLED)上显示。经PCB制作,嵌入式驱动调试,外壳设计,制作出样机。3、安卓智能手机胎儿心电提取APP软件设计。包括界面设计、蓝牙低功耗(BLE)连接服务、实时提取算法移植、胎儿历史心电存储及回放查看、胎儿心电异常与疾病分析、用户注册登录设计等,采用快速ICA算法在手机端进行胎儿心电实时提取显示。经系统性能测试,胎儿心电采集器工作可连续达24小时以上,对实时提取的胎儿心电信号随机30分钟性能测试,实验结果表明提取准确度达94.79%,灵敏度达99.21%。本系统实现了胎儿心电家庭监护基本功能,具有较高市场应用价值。

关键词：胎儿心电快速ICA算法智能手机监护系统远程医疗

基于半盲反卷积源分离的胎儿心电信号提取研究

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基于半盲反卷积源分离的胎儿心电信号提取研究

作者：陶姣重庆大学

学位级别：硕士

胎儿心电图是目前最为有效的围产期胎儿监护手段之一。医生通过分析胎儿心电波形变化及早发现胎儿在宫内发育时产生的病变情况,从而降低初生婴儿损伤率和死亡率。但非侵入式法采集的孕妇腹壁混合心电信号中,胎儿心电信号信噪比低且常受... 详细信息

胎儿心电图是目前最为有效的围产期胎儿监护手段之一。医生通过分析胎儿心电波形变化及早发现胎儿在宫内发育时产生的病变情况,从而降低初生婴儿损伤率和死亡率。但非侵入式法采集的孕妇腹壁混合心电信号中,胎儿心电信号信噪比低且常受母体心电和其他强噪声干扰,因此如何提取清晰的胎儿心电信号一直是胎儿监护的重要研究课题。盲源分离(BSS)是目前最具研究前景的胎儿心电信号提取算法,然而现有基于BSS的胎心电提取算法通常采用线性瞬时混合模型且未充分利用心电信号特征信息,导致提取结果依然存在准确率低且生理学意义模糊等问题。为此,本论文结合信号特性和混合模型提出了一种基于卷积模型的半盲胎儿心电信号提取算法。具体内容如下:(1)分析胎儿心电信号特性并构建线性卷积混合模型。由电生理特性入手进行胎儿心电信号特性分析,利用非最小相位特性验证了采用盲反卷积法提取胎儿心电信号的合理性;结合实际心电信号特性和盲反卷积源分离混合模型,对腹壁心电信号构建线性卷积混合模型并给出基于心电特性的胎儿心电信号提取方法。(2)基于循环平稳特性和信号卷积混合模型,提出了半盲反卷积源分离算法。半盲反卷积单源分离算法将时延和循环频率参数引入到基于非高斯性度量的目标函数构造中,并通过梯度法最大化目标函数实现了母胎心电单源信号的有效分离。为提高胎儿心电信号估计准确度,利用最小二乘逆滤波母体心电消除算法改进传统BSS中的时域相减法。实验仿真表明,在母胎时域波形重叠情况下,最小二乘逆滤波母体心电消除算法较之传统时域相减法在胎儿心电波形保留完整性方面效果更好。(3)基于半盲反卷积源分离算法原理,提出了完整的胎儿心电信号提取方法。结合半盲反卷积单源分离和母体心电消除算法,提出了包括混合心电信号去噪预处理、特征参数估计和胎心电信号提取增强三部分的胎儿心电信号提取方法。分析实验提取结果并将半盲反卷积源分离法与传统BSS进行对比,实验结果显示,利用半盲反卷积源分离法提取的胎儿心电信号与实验数据库胎儿头皮电极采集的胎儿心电参考信号在胎心率和波形均拍方面极为接近,并且在可视化波形和信噪比等性能评价指标方面优于传统BSS。

关键词：胎儿心电盲反卷积线性卷积混合循环平稳特性母体心电干扰

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基于FPGA的胎儿心电盲源分离系统研究

基于FPGA的胎儿心电盲源分离系统研究

作者：吴俊强华南理工大学

学位级别：硕士

胎儿心电图(fetal electrocardiogram, FECG)能够提供有关胎儿健康的重要信息,因此,胎儿心电检测在胎儿监护临床应用上具有非常重要的意义。由于从母体腹部表面采集到的胎儿心电信号非常微弱,并受到母体心电信号(maternal electrocardio... 详细信息

胎儿心电图(fetal electrocardiogram, FECG)能够提供有关胎儿健康的重要信息,因此,胎儿心电检测在胎儿监护临床应用上具有非常重要的意义。由于从母体腹部表面采集到的胎儿心电信号非常微弱,并受到母体心电信号(maternal electrocardiogram, MECG)、母体肌电干扰、工频干扰等各种噪声的干扰,因此如何提取出纯净的胎儿心电信号是个难点问题。快速独立分量分析方法(Fast Independent Component Analysis, FastICA)是近年来发展起来的一种快速、有效的盲信号分离方法,在胎儿心电提取中得到了广泛地应用。为了推进实际应用,本文基于FPGA研究了一套胎儿心电盲源分离系统。该系统主要由两部分组成,分别为胎儿心电信号采集电路和FPGA盲源分离电路。信号采集部分主要由防颤与限流电路、前置放大电路、带通滤波电路、50Hz陷波器、主放大电路以及A/D转换电路组成,其功能是将微弱的心电信号经过放大滤波,并通过A/D转换为数字信号,以便后续处理。在FPGA盲源分离电路中,选用Altera公司的Cyclone III系列FPGA,以Nios II软核作为处理器,以及利用现有的免费外设IP核,借助于Quartus II和SOPC Builder设计工具完成了心电分离系统的SOPC(Software on the programmable chip)硬件构建。并且,在Nios II IDE集成开发环境下,基于C语言实现了心电信号采集、存储、FastICA分离、UART传输等软件功能。实验测试表明,该系统不但实现了盲源分离腹部信号,提取出纯净的胎儿心电信号,而且稳定性好、具有灵活的系统扩展能力,具有较高的应用价值。

关键词：胎儿心电盲源分离快速独立分量分析 FPGA SOPC