一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109044346A(43)申请公布日2018.12.21(21)申请号201810734219.2(22)申请日2018.07.06(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号申请人电子科技大学广东电子信息工程研究院(72)发明人黄艺格贺知明叶沙兵曾浩华邱彪许珠文(74)专利代理机构电子科技大学专利中心51203代理人甘茂(51)Int.Cl.A61B5/0452(2006.01)A61B5/0444(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法(57)摘要本发明属于胎儿心电分离领域，提供一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法，用以克服现有技术运算量大和源信号较多时噪声大的缺点。本发明提供一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法，在不影响重建胎儿信号时域包络的情况下，对混合的心电信号在时域进行降维处理，然后近似计算每个混合信号的负熵，使其负熵极大化，从而寻到解混矩阵，分离出胎儿心电信号和母亲心电信号，避免了对全部采集到的信号进行计算，从而简化了运算；并且利用小波变换域进一步消除了胎儿心电中的噪声；综上，本发明相对于现有算法，具有运算量小、信噪比高、胎儿心电更加清晰的优点。CN109044346ACN109044346A权利要求书1/1页1.一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对混合信号建立时域数学模型，其数学模型为：其中，xi(t)为时刻t接收到的第i路观测孕妇心电信号，m为信号数据的采样数，n为信号总数；ail为m×n维混合矩阵A中第i行、第l列的元素；si(t)表示未知源信号；T则，得到混合信号向量：X(t)＝[x1(t),x2(t),...,xn(t)]；步骤2：对上述n路心电信号，根据步骤1的模型，进行奇异值降维，得到混合矩阵A的最佳逼近降秩矩阵B；步骤3：针对步骤2降维后的孕妇心电信号，采用负熵作为目标函数，对混合的心电信号进行分离；步骤3.1：对降维后的孕妇心电信号进行中心化处理，得到心电步骤3.2：对上述信号进行白化处理，得到心电信号步骤3.3：按照负熵极大化准则寻找解混矩阵W：初始化解混矩阵W为与降维后的矩阵A有相同维数的随机矩阵(随机产生的矩阵)，w1为初始行向量，按照以下迭代公式构建解混矩阵W：其中，wk表示解混矩阵W中第k个行向量；E{·}表示取均值；g是函数G的导数、g'是g的导数，函数G：G(y)＝-exp(-y2/2)；每次迭代后，并对wk+1进行标准化：wk+1＝wk+1/||wk+1||步骤3.4：利用上述迭代求出的解混矩阵W，重建胎儿信号y(t)：步骤4：针对步骤3分离出的胎儿信号y(t)，进行小波变换，在小波域进一步消除胎儿心电所含噪声。2CN109044346A说明书1/5页一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法技术领域[0001]本发明属于胎儿心电分离领域，具体涉及一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法。背景技术[0002]胎儿心电信号能够反映宫内胎儿的生长和健康情况，胎儿心电可以帮助诊断是否有先天性疾病，减少胎儿死亡率。在过去的几十年里，胎儿心电图(FetalElectrocardiogram，FECG)已经成为一种常规的生理测量，被广泛应用于产前和产中监测，以评估胎儿的健康状况，并被用作胎儿的检查标准，以检测胎儿的健康问题；准确的胎儿心电提取对于胎儿健康有着相当重要的意义。[0003]目前，获取胎儿心电信号的方法有直接法和间接法两种，其中，直接法主要有头皮电极法和腹部电极法；头皮电极法需要破膜，对孕妇有创伤、容易造成孕妇和胎儿感染，人们心理难以接受；因此，头皮电极法一般不作为获取胎儿心电的优先考虑。在临床上使用较多的是间接法，有效保护胎儿和母亲；如胎儿心电图(FetalElectrocardiogram，FECG)，通过放置在孕妇腹部不同位置的多个电极，获取多组母胎心电混合信号，再根据算法间接提取出微弱的胎儿心电信号。间接法获取的信号往往是孕妇心电信号、胎儿心电信号、噪声信号、随机信号的线性混合体；由于胎儿心电需要通过羊水和母亲腹部组织等传入电极，致使胎儿心电信号十分微弱，容易被母体心电和其他噪声淹没；因此，胎儿心电的提取是非常困难的；基于此，国内外的很多学者提出了各种提取胎儿心电的方法，如自适应滤波法、短时傅里叶变换、小波变换、神经网络法和盲源分离法等。[0004]独立分量分析(In-dependentComponentAnalysis，ICA)是解决盲源分离的经典方法，已逐渐成为信号处理领域的热点之一；自20