[发明专利]基于二阶统计特性的母亲和胎儿心电盲提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，更进一步涉及生物医学信号处理技术领域中的一种基于二阶统计特性的母亲和胎儿心电信号盲提取方法。本发明可用于对从心电监测机采集到的母体心电信号中提取出母亲和胎儿心电信号。

背景技术

人体心电图（ECG）是反映人体生理活动的一个客观指标。从孕妇体表测量得到的电信号一般包括母亲心电（MECG），胎儿心电（FECG）和人体其他电信号（例如肌电信号EMG等）以及观测背景噪声的混合信号。在获取的孕妇体表测量电信号中，由于母亲心电信号一般强度较大，采用常规的滤波技术便可以提取母亲心电信号。而胎儿心电信号相当微弱，其强度不及母亲心电信号的十分之一，而且胎儿心电信号与母亲心电信号的频谱相互重叠，因此一般的滤波技术很难提取出清晰稳定的胎儿心电信号。

广东工业大学拥有的专利技术“一种基于时频变换的胎儿心电盲提取方法”（专利申请号：201110144487.7，授权公布号CN102160787B）公开了一种基于时频变换的胎儿心电盲提取方法。该方法采集获得包含母亲和胎儿电生理信号的混合信号，挑选混合信号中母亲和胎儿心电信号相对稀疏的时间段，利用模糊函数将得到的相对稀疏时间段变换到时频域中，再利用广义瑞利熵构造对照函数，从而提取出胎儿心电信号。该专利技术利用母亲和胎儿心电混合信号时域相对稀疏的特性，解决了母亲和胎儿心电信号频谱相互重叠难以分离的问题，但是仍然存在的不足是，该方法工作在离线方式，无法反映胎儿心电信号的时变特性。

上海海事大学所提出的专利申请“基于广义特征值最大化的胎儿心电信号自适应盲提取方法”（专利申请号：201310729736.8，公布号CN103627796A）公开了一种胎儿心电信号自适应盲提取方法。该方法采集获得包含母亲及胎儿电生理信号的混合信号，基于自适应实时算法，计算设定的周期范围内获取混合信号不同延迟协方差矩阵的特征值及特征向量，并选择最大特征值对应的特征向量为盲分离向量，从而提取出胎儿心电信号。该方法虽然利用信号的二阶统计特性，简化计算复杂度，提高了胎儿心电信号盲分离的效率，但是仍然存在的不足是，该方法对心电信号的周期估计不够精确，且由于过分依赖于采集的母体与胎儿心电混合信号不同延迟协方差矩阵的可对角化性，导致对于信噪比较小的采集混合信号，提取效果不佳。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有方法的不足，提出了一种基于二阶统计特性的心电信号盲提取的方法，实现了母亲和胎儿心电信号的自适应实时提取。

实现本发明的基本思想是首先对获取的多路电生理混合信号预处理，再从获取的多路电生理混合信号中选出信噪比最大的一路混合信号，然后估计该路混合信号的周期，从该路混合信号中提取最优分离向量，最终使用最优分离向量从预处理后的混合信号中提取心电信号。

本发明的具体步骤如下：

(1)获取电生理混合信号：

获取同步采集的母体胸部和腹部多路电生理混合信号；

(2)预处理：

(2a)使用有限长数字低通滤波器，对多路电生理混合信号进行肌电干扰和噪声滤除，得到滤除肌电干扰和噪声后的多路电生理混合信号；

(2b)使用有限长数字陷波器，对肌电干扰和噪声滤除后的多路电生理混合信号进行50Hz工频干扰滤除，得到预处理后的多路电生理混合信号；

(3)得到每路电生理混合信号的信噪比：

(3a)将预处理后每路电生理混合信号中母亲心电信号作为信号，胎儿心电信号作为噪声，得到母亲心电信号和胎儿心电信号的信噪比；

(3b)将预处理后每路电生理混合信号中胎儿心电信号作为信号，母亲心电信号作为噪声，得到胎儿心电信号和母亲心电信号的信噪比；

(4)估计周期：

(4a)选出母亲心电信号和胎儿心电信号信噪比最大的一路电生理混合信号，将其中母亲心电信号相邻两个R波的时间间隔，作为母亲心电信号周期的预估计值；

(4b)采用自相关系数公式，计算母亲心电信号和胎儿心电信号信噪比最大的一路电生理混合信号的自相关系数；

(4c)将母亲心电信号周期的预估计值上下浮动误差0.2作为搜索时间段，搜索自相关系数的绝对值的最大值，将自相关系数取最大值的时刻作为母亲心电信号周期的精确估计值；

(4d)选出胎儿心电信号和母亲心电信号信噪比最大的一路电生理混合信号，将其中胎儿心电信号相邻两个R波的时间间隔，作为胎儿心电信号周期的预估计值；

(4e)采用自相关系数公式，计算胎儿心电信号和母亲心电信号信噪比最大的一路电生理混合信号的自相关系数；