胎心音信号监测的研究

发布时间：2017-12-18 00:27

  本文关键词：胎心音信号监测的研究

  更多相关文章： 胎心音 经验模态 FASTICA算法 信号去噪 特征识别

【摘要】：近年来,由于二胎政策的逐步开放,新生儿的发病率及死亡率也随之增加,胎心音监测可以让医生了解胎儿在母体内的身体状况,由此可以有针对性的治疗患者。一般情况下,人体的心音是能够反映一个人的大致身体情况的,因而便携式的电子胎心音监护设备可以实时的监控孕妇及胎儿,最大程度上减少医疗不及时导致的无法挽回的情况发生,然而胎心监护设备提取胎心音源信号的精确度很大程度上会影响临床诊断。本文提出了方法是首先运用经验模态(EMD)方法对待处理的信号进行分解,分解出多个内涵模式函数(IMF)分量并筛选出含有目标函数的分量,然后运用盲源分离法对筛选后的IMF分量进行去噪的处理算法。该方法的去噪性能整体上强于小波变换去噪和数学形态学去噪。本文所做的研究工作的具体内容如下:(1)详细介绍了研究论文的意义,即胎心音信号监测可以降低胎儿的发病率及死亡率。同时对胎心监测技术的产生以及国内外胎心监测的发展和演变做了详细的说明。(2)详细介绍了胎心音是如何产生的,而且观测的胎心音均由四个心音信号混合而成。介绍了胎心音、母体心音和内部噪音的时频域特性,它有助于选择正确的去噪方式对收集的喊噪胎心音进行去噪。(3)阐述了胎心音去噪几种方法基本思想,其去噪主要方法有小波变换去噪法,数学形态学去噪法,经验模态分层去噪以及盲源分离去噪法。(4)研究了胎心音信号从收集、去噪处理、胎心音的特征识别到胎心率计算的一整套相对完善的处理流程,并且研究了一种新的算法,该算法步骤是先让EMD分解算法对信号进行分层,然后对分层的信号用盲源分离法进行去噪处理,同时分析EMD分解算法的过程中的缺陷,并提出相应的策略对EMD的缺陷进行相对应的修改。并将本文研究的方法与小波变换去噪、数学形态学去噪进行去噪结果同胎心音源信号做了图形对比,并计算了相应的信噪比,结果证明本文研究的信号去噪方法性能更加好。
【学位授予单位】：海南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R714.5;TN911.7

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本文编号：1302166