基于EMD和小波时频分析的胎心率提取及系统设计方法

发布时间：2024-03-26 01:27

　　优生优育以及健康中国战略是政府一直较为关注的民生话题,新生儿的健康关乎每个家庭的幸福,关乎未来新一代青年的整体发展。胎心监护可在一定程度上确保新生儿的健康,比如胎心率值可反映胎儿在母体子宫内是否缺氧等信息,根据这一指标能快速判断胎儿是否处于不良状况。所以胎儿胎心率的提取在胎心监护过程中是非常有意义的一个环节。在此背景之下,论文提出了一种基于EMD和小波时频分析的胎心率提取方法,也基于实验室的平台提出设计了一套胎心信号采集系统。论文对胎心信号进行调研发现,多普勒胎心信号是一种非平稳非线性的随机信号,受母体子宫等环境影响较大,是一种低信噪比的信号。现有的研究方法中小波变换对胎心信号预处理效果不错,但是存在因小波基选择不确定对结果影响较大等因素干扰;独立分量分析的预处理方法在低信噪比情况下很难直接分离出有效胎心信号。所以本论文在此基础上提出了一种新的胎心率提取方法。本文的主要研究工作及创新点如下:1.根据目前的胎心信号预处理方法存在的问题,论文提出了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与小波能量分布的信号去噪方法,论文通过多组实验验证了...

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图2-3含噪的胎心信号图

图2-3含噪的胎心信号图图2-4经db4小波分解去噪效果图

图2-4经db4小波分解去噪效果图

图2-5经Sym4小波分解去噪效果图

图2-5经Sym4小波分解去噪效果图图2-6经Sym8小波分解去噪效果图上图2-4和图2-5可发现，比较db4以及Sym4去噪效果图，db4小波整体去噪效果

图2-6经Sym8小波分解去噪效果图

根据峰值检测方法得出胎心率。下面的图2-3是原信号即含噪的胎心信号图，直接来源于美国麻省理工的BIH-MIT数据库，图2-4，图2-5，图2-6分别为经过上述db4小波分解去噪，Sym4小波分解去噪以及Sym8小波分解去噪之后的效果图。

本文编号：3939157