胎儿心率检测算法的研究

发布时间：2017-03-31 03:20

  本文关键词：胎儿心率检测算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：胎儿心率监护是判断胎儿在母体内是否健康的一项重要技术指标。获得胎儿心音信号的方法有多种,超声多普勒法因其高灵敏性、无损伤性、方向性强、适用周期长和操作简单等优点得到了广泛应用。然而超声多普勒回波信号中存在各种干扰和噪声,如何提取较为纯净的胎心音信号以提高计算胎心率的准确性成为本文研究的一个难点。针对该难点,本文对如何提高胎心率检测算法的准确率展开了深入研究,主要工作如下:首先,研究了基于小波分析的胎心音信号处理方法。小波变换因其多分辨率分析特性以及局部特征表征能力在胎心音信号处理领域被广泛使用。在研究了小波基本理论后,针对胎心信号的特点选择合适的小波基和分解层数,并提出了改进的双变量阈值函数对胎心音信号进行阈值去噪。仿真实验表明,该方法的去噪效果比传统阈值函数更好。其次,针对小波变换不具有自适应分解且占用系统资源的问题,本文提出了一种经验模态分解与提升小波阈值相融合的算法。该方法结合了经验模态分解的自适应分解特性以及提升小波变换计算快、存储空间少的优点。仿真实验表明,将这种算法应用于胎心音信号噪中效果显著,并且处理后信噪比和平滑度大大提升,可以得到较为纯净的胎心信号。最后,将本文基于经验模态分解与提升小波阈值的融合算法运用到胎心音信号去噪中,并采用希尔伯特变换提取信号包络,利用自相关算法提取胎心率信号。仿真实验证明经本文算法处理后胎心率倍频、半频的问题得到有效抑制,与传统的带通滤波器、小波去噪效果相比,本文算法的计算准确率最高。
【关键词】：胎儿心率 超声多普勒 小波变换 经验模态分解 提升小波变换
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R714.5;TN911.7
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景与意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 本文的主要研究工作9-10
• 1.4 论文结构安排10-11
• 第二章 胎心音信号基本理论11-16
• 2.1 超声多普勒原理11-12
• 2.2 胎心音信号的特点12
• 2.3 胎心音信号的采集12-14
• 2.4 非平稳信号常用算法14-16
• 2.5 本章小结16
• 第三章 小波变换在胎心信号处理中的应用16-27
• 3.1 引言16
• 3.2 小波变换基本理论16-20
• 3.2.1 连续小波变换16-17
• 3.2.2 离散小波变换17-18
• 3.2.3 多分辨率分析18
• 3.2.4 双尺度方程18-19
• 3.2.5 Mallat算法19-20
• 3.3 小波阈值去噪在胎心信号中的应用20-25
• 3.3.1 小波阈值去噪基本原理20
• 3.3.2 小波基函数的选择20-21
• 3.3.3 小波分解层数的选择21-22
• 3.3.4 小波阈值规则函数22-25
• 3.4 实验结果仿真25-27
• 3.5 本章小结27
• 第四章 基于EMD与提升小波变换的胎心信号处理算法27-40
• 4.1 引言27-28
• 4.2 固有模态函数28
• 4.3 EMD分解算法28-33
• 4.3.1 EMD分解的原理28-30
• 4.3.2 模态混叠30-31
• 4.3.3 EMD方法的特点31-33
• 4.4 提升小波变换33-34
• 4.4.1 提升小波变换特点33
• 4.4.2 提升小波变换步骤33-34
• 4.5 EMD与提升小波变换算法34-35
• 4.6 实验结果仿真35-39
• 4.7 本章小结39-40
• 第五章 胎心率信号的提取40-46
• 5.1 引言40
• 5.2 信号包络提取40-41
• 5.3 自相关技术41-42
• 5.4 胎心率信号自相关处理42-44
• 5.5 胎心信号处理终端应用程序44
• 5.6 实验结果分析44-45
• 5.7 本章小结45-46
• 第六章 主要结论与展望46-48
• 6.1 主要结论46
• 6.2 展望46-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-52
• 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文52

【参考文献】

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本文编号：278781