基于改进FastICA的胎儿心电提取算法研究

发布时间：2018-06-06 02:38

  本文选题：生物医学信号处理 + 胎儿心电信号　； 参考：《传感技术学报》2015年09期

【摘要】：针对FastICA算法容易陷入局部最优,导致提取的胎儿心电往往含有较多噪声的问题。本文将修正BFGS法(MBFGS)和混沌优化算法相结合来代替传统的牛顿迭代法,提出一种新的独立分量分析方法,并用于胎儿心电信号的提取。分别用合成信号和临床信号对该算法进行验证,实验结果表明本文提出的算法能提取出清晰并不含母体心电的胎儿心电信号,而且算法性能更优于FastICA。
[Abstract]:The FastICA algorithm is prone to fall into local optimum, which leads to the problem that the extracted fetal ECG often contains more noise. In this paper, a new independent component analysis (ICA) method based on modified BFGS method and chaotic optimization algorithm is proposed, which is used to extract fetal ECG signals instead of the traditional Newton iteration method. The experimental results show that the proposed algorithm can extract fetal ECG without maternal ECG clearly, and the performance of the algorithm is better than that of FastICA.
【作者单位】： 杭州电子科技大学电子信息学院;杭州电子科技大学通信工程学院;浙江大学医学院附属妇产科医院;
【基金】：浙江省自然科学基金项目(LY14F010021) 浙江省公益性技术研究工业项目(2015C31085) 浙江省新苗人才计划项目(2014R407056)
【分类号】：R714.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1984664