[发明专利]一种基于信号降维与小波域处理的胎儿心电盲分离方法

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。

主权项

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；则，得到混合信号向量：X(t)＝[x1(t),x2(t),...,xn(t)]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。