胎儿心电图（Fetal Electrocardiogram, FECG）是评估胎儿健康状况的重要生物信号。然而，胎儿心电信号通常被母体心电信号（Maternal Electrocardiogram, MECG）及其他噪声干扰，其提取和分析是一项极具挑战性的任务。本研究提出了一种结合自适应滤波和Pan-Tompkins算法的胎儿心电信号处理方法，用以实现胎儿心电信号的分离与心率检测。
项目信息
编号：MOG-103
大小：2.3M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
胎儿心跳信号分离是医学信号处理中的重要研究课题，对胎儿健康状况的监测和早期疾病诊断具有重要意义。然而，由于母体心跳信号和其他噪声的干扰，准确提取胎儿心跳信号面临巨大挑战。为了解决这一问题，本研究基于自适应滤波理论，设计并实现了一套完整的胎儿心跳信号分离代码框架。我们实现了标准最小均方（LMS）、归一化最小均方（NLMS）以及泄漏型最小均方（L-LMS）等常用自适应滤波算法，并扩展了这些算法在单输入单输出（SISO）和多输入单输出（MISO）模式下的应用场景，以应对不同信号复杂度和多通道数据的需求。
本研究通过真实胎儿心电图（FECG）数据集进行验证，对代码的性能进行了系统评估和比较。实验结果表明，基于L-LMS算法的实现具有显著的鲁棒性和收敛性，在信噪比（SNR）和收敛速度方面优于其他算法。同时，我们的代码框架支持灵活的参数调整，例如步长因子、滤波器阶数和泄漏系数，可适配不同应用场景和数据特征。针对多通道输入信号的MISO实现，通过有效融合腹部和胸部传感器记录的多通道数据，显著提高了胎儿信号分离的精度。
本文的研究为胎儿心跳信号分离提供了一个高效、实用的代码实现框架，并展示了自适应滤波算法在医学信号处理中的广阔应用潜力。所提出的代码框架不仅能够满足工程实现的需求，还为未来进一步优化算法性能和扩展临床应用奠定了坚实基础。
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运行效果
运行 fecg.m
图1: 时域波形对比
目标信号 d(n) (FECG)：
（1）蓝色曲线显示了目标胎儿心电信号的时域波形，包含清晰的 QRS 波群。
（2）可见 QRS 波群形状较规则，表明信号的主要成分是 FECG。
滤波后输入信号 x(n) [0.5~50 Hz]：
（1）红色曲线显示了带通滤波后的输入信号。
（2）滤波器成功去除了基线漂移和高频噪声，但信号仍然受到母体心电信号 (MECG) 的干扰，整体形状与目标信号不同。
估计信号 y(n) (FECG)：
（1）绿色曲线为 LMS 滤波器估计的胎儿心电信号。
（2）相较于目标信号，估计信号有一定偏差，但部分 QRS 波已被准确提取。
误差信号 e(n) = d(n) – y(n)：
（1）紫色曲线显示误差信号，表现为目标信号与估计信号的差异。
（2）误差信号中仍含有部分未分离的噪声和母体干扰，且误差幅值较小，说明滤波器初步实现了对 FECG 的分离。
图2: 频域分析
目标信号 d(n) 的功率谱：
（1）蓝色曲线显示目标信号的频域分布，主要集中在低频段（<50 Hz），符合胎儿心电信号的频率特性。
估计信号 y(n) 的功率谱：
（1）绿色曲线显示估计信号的频域分布，与目标信号的低频成分相似，表明 LMS 滤波器成功保留了目标频带内的主要信息。
（2）但在较高频段，功率有所减弱。
误差信号 e(n) 的功率谱：
（1）紫色曲线显示误差信号的频域分布，能量较为分散，尤其在中高频段，表明该频段的噪声或未分离信号较多。
图3: Pan-Tompkins R波检测
误差信号 e(n)：
（1）紫色曲线显示 Pan-Tompkins 算法处理后的误差信号，仍然保留了部分 QRS 波形的特征。
（2）QRS 波形清晰，信号较为规则。
R波检测：
（1）红色圆点标记了 Pan-Tompkins 算法检测到的 R 波峰值位置。
（2）检测结果准确，所有主要的 QRS 波均被正确定位。
图4: LMS滤波器权重
LMS滤波器权重：
（1）图中显示了 LMS 滤波器在迭代过程中收敛的权重值分布。
（2）权重在前期波动较大，随后趋于稳定，说明滤波器在动态调整后成功收敛。
（3）滤波器权重的稳定性直接关系到信号的分离性能。
实验结果评估
1. 胎儿心率 (Fetal Heart Rate, FHR)
（1）值：129.8328 BPM
（2）检测的胎儿心率在正常范围（110~150 BPM）内，表明信号处理方法能够从分离的胎儿心电信号中准确提取 R 波，并基于 R-R 间隔计算胎儿心率。
2. 均方误差 (Mean Squared Error, MSE)
（1）值：444540.6484
（2）均方误差衡量目标信号（真实胎儿信号）与估计信号之间的差异，数值相对较高，可能与输入信号的噪声干扰程度及 LMS 滤波器的参数有关。
（3）优化方向：可尝试调整 LMS 滤波器的阶数、学习率，或对输入信号和目标信号进行幅值归一化，进一步降低 MSE。
3. 输入信噪比 (SNR Input)
（1）值：-11.0031 dB
（2）负值表明输入信号中噪声成分较强，胎儿心电信号的能量被母体信号和噪声显著掩盖。
（3）输入信号的噪声是本研究需要解决的主要问题之一。
4. 输出信噪比 (SNR Output)
（1）值：2.3363 dB
（2）输出信号的信噪比显著提高（由 -11 dB 提升至 +2.34 dB），说明 LMS 滤波器有效抑制了噪声和母体信号干扰，提高了胎儿信号的质量。
5. 信噪比改进 (ΔSNR)
（1）值：13.3394 dB
（2）ΔSNR 为输入信噪比和输出信噪比的差值，表明信号处理算法在噪声抑制和信号分离方面效果显著，是评价算法性能的重要指标。
6. 相关系数 (Correlation Coefficient)
（1）值：0.64701
（2）相关系数衡量分离信号与目标信号在波形形态上的一致性，值为 0.64701，表明两者存在中等程度的正相关。
（3）优化方向：可进一步改进滤波器的设计或结合其他算法（如 RLS 或 ICA）提高分离信号与目标信号的相似性。
总结：
该实验结果表明，所提出的方法在噪声和母体干扰较强的环境中，能够成功分离胎儿心电信号并准确计算胎儿心率
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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