一种基于体震信号的快速ICA胎儿心搏信号提取方法

发布时间：2018-04-30 14:54

  本文选题：胎儿心搏信号 + 母体体震信号　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2017年11期

【摘要】：常规胎儿心搏检测方法为胎儿心电信号检测,针对其需要在母体体表粘附多个电极,对检测环境和受试者的状态要求较高等问题,提出一种应用快速独立分量分析算法提取胎儿心搏信号的方法.该方法利用体震信号无需在体表安装电极的非接触检测优势,通过对母体体震信号主成分的分析,获取胎儿心搏成分分量,更适用于日常家庭无感监测的要求.通过采集45组母体体震信号及同步胎儿心电信号,验证算法的准确率为91.3%.
[Abstract]:The conventional fetal heart beat detection method is fetal ECG signal detection, aiming at its need to adhere to multiple electrodes on the maternal surface, which requires high requirements for the detection environment and the state of the subjects, etc. A fast independent component analysis (ICA) algorithm is proposed to extract fetal cardiac beat signals. This method makes use of the advantage that body shock signal does not need to install electrode on body surface. By analyzing the principal component of mother body shock signal, the component of fetal heart beat is obtained, which is more suitable for the requirement of daily household monitoring without inductance. By collecting 45 sets of maternal shock signals and synchronous fetal ECG signals, the accuracy of the algorithm is 91.3.
【作者单位】： 东北大学中荷生物医学与信息工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N151904002) 辽宁省自然科学基金资助项目(20170540313)
【分类号】：TN911.23

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 白夏红;李辉;邢钢;;消除噪声的ICA盲多用户检测[J];计算机工程与应用;2013年24期

2 陈红艳;李磊民;;基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制[J];电子科技大学学报;2006年04期

3 邱天爽;李冰;查代奉;;基于分数低阶ICA的混合噪声中脉冲噪声的消除方法[J];通信学报;2011年09期

4 高倩;吴仁彪;米琦;;基于核ICA的探地雷达地杂波抑制[J];现代雷达;2007年03期

5 杜军;;基于稀疏编码和ICA的带噪混叠语音盲分离[J];山东师范大学学报(自然科学版);2008年04期

6 嵇兆钧;IP网安全失控顽症和ICA进化[J];电信工程技术与标准化;2003年11期

7 魏冲;周海英;;基于ICA和KPCA人耳识别技术比较[J];电脑开发与应用;2009年02期

8 杜军;;基于二进制时频掩码和ICA的欠定语盲分离[J];聊城大学学报(自然科学版);2007年04期

9 施丽娟;王晓飞;;结合小波包和ICA技术的脑电特征提取研究[J];现代电子技术;2013年04期

10 王永飞;;基于ICA在脑电信号特征P300提取研究[J];铜陵学院学报;2006年04期

相关会议论文 前2条

1 李宏伟;王法松;何水明;付丽华;;基于ICA的谐波恢复方法[A];第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）论文集[C];2005年

2 金涛;阙沛文;;ICA的发展及其在信号处理领域的应用[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年

相关硕士学位论文 前1条

1 程书辉;小波包结合ICA在中压载波中的滤波研究[D];昆明理工大学;2017年

，

本文编号：1825000