论文研究-基于核独立分量分析的胎儿心电信号提取 .pdf

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基于核独立分量分析的胎儿心电信号提取,段承璋,,本文提供了一种新的应用方法即利用核独立分量分析来提取胎儿心电系信号,独立分量分析(independent component analysis ICA)是近年来发展��
中国酬技记又在纸 一方面采用了在 流形上基于自然梯度的优化算法。 的优化主要包括两个方面: ()快速求解广义特征值问题()在 流形上搜索解混矩阵。在实验中使用梯度算 法沿测地线线性搜索,因比收敛于一个局部极小点,再经过多次重启搜索,可以找到仝局 最小点。 3.基于KICA的胎儿心电分离 胎儿心电信号的提取是孕妇围产期的一项重要监测项日,其口的是了解怀孕期间胎儿心 脏的健康状况,通过对脍儿心电图的分析可及时发现胎儿是否有疾病情况,以便尽早采取措 施。采用腹部胎儿心电法需要在母体腹部适当部位放萓若干体表电极来测量胎儿心电图 ),得到的胎儿心电中含有丁扰和噪声。其中最主要的T扰 是母亲心电图信号( ),在噪声和母亲心电信号的影响下, 使得 的提取十分困难。 在胎儿心电信号的提取问题符合基本模型应用的要求下,为了消除 和各种 噪声的干扰,实验利用核独立分量分析算法对3路混合心电信号进行分离试验。选取随机分 布的矩阵,具体的 混合矩阵作用于干净的 以及噪声的源信号,3个信号都是长为3000的维向量,现用进行混合信号试验 图是的导混合信号,可以看出 被噪声严重干扰,在时域中波形相互重叠。 500 10001500 2500300 0 5001m15020 1 5001001502m025003000 混合信号 图混合信号 利用随机生成矩阵将个信号混合后经处理,分离结果如图所示 山国科技记又在线 500 1000 1502m0 25 10 1520025030 10 0个+个个个+个个+个+ 10 500 100 52000 分离信号 图分离后的信号 从图可以看出的心脏跳动频率要比 放就是所分离得到的独立分量 而就是从导观测信号中得到的 和噪声。由于噪声的干扰,加之观测 信号中含有的分量幅度与 相比要小很多,使得分离后的中明显含有较强的 噪声影响 为了增强心电信号中的有效成分,抑制噪声,提高波形检测检测准确率,口前有许多方法可 以处理,比如采用数字滤波器消噪,小波以及小波包变换消噪等。该实验采用平滑滤波 该滤波算法简单,处理速度快,但缺点是对心电信号的波有较大影响,因此在对信号 波形要求不是很高的场合中才会用到。采用平滑滤波器去除工频|扰后的结果如图所示: 500 10 1500 去噪后的胎儿心电信号 图去噪的 其中全局传输矩阵为: ,由全局传输矩阵容易看出,矩阵的各行各 列仅一个元素近似为,从上面的结果中可以看出 算法能够成功的分离该信号。 4.结论 本文通过使用基于核独立分量分析对盲源信号进行分离,实验表明基于核独立成分分析 方法处理心电信号是十分有效的,它可以把淹没在孕妇心电信号中的微弱胎儿心电信号较好 中国酬技记又在纸 地分离出来,同时还为其他生物医学信号的提取提供了新的方法和于段。 参考文献 C Jutten, J Herault. Blind separation of sources Part I: An adaptive algorithm based on neuromimatic architecture. Signal Processing, 1991, 24(1): 1-10 P Comon. Independent component analyses, a new concept?, Signal Processing, 1994, 36(3 287-314 J. Lee, S P Cho, K, L Park, etal. a study of Fetal EClr Separation from Smal i channe l Abdominal ECGs [sing ICA The 30th Annual Conference of the ieee Industrial electronics Society,2004,2(6):3216-3218 Zhang Zhi-Lin, Zhang Yi. Extraction of temporally correlated sources with its application to non-invasive fetal electrocardiogram extraction. Neurocomputing, 2006, 69 894-899 Farshid Soheili Na jafabadi, Edmond Zahedi, Mohd Alauddin Mohd Ali. Fetal heart rate moni toring based on independent component analysis Computers in Biology and Medicine, 2006, 36: 2411-252 姚伏天,金连甫,戴光.基丁核独立成分分析的盲源信号分离.计算机工程与应用2004,6: 44-46 R B Francis, I J Michael. Kernel independent component analysis. Journal of Machine I earning Research, 2002, 2(3): 1248-1248 M.G. JAFARI, J. A CHAMBER. Fetal electrocardiogram extraction by sequential source scparation n the wavelet domain. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2005, 52 (3): 390-401 武永成,杨玉星.一种适于实时滤除ECG工频干扰新方法.中国医疗器械杂志,1999,23(3) 148.

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