于基健壮独立分量分析及其改进方法的胎儿心电信号提取的研究.pdf

单?码? 10293 密 ? 硕 士 学 位 论 文 论文题目? ?于健壮?立?析?改?方法的 胎儿心电信?提?的研? 令代令代代令代6详叫 姚文坡 王俊 信?信息处理 ?处理?多媒体通信 工学硕士 二零一? 学号 姓? 导 师 学 科 专 业 研 究 方 向 申 请 学 位 类 别 论 文 提 交 日 期 fetal ecg extraction based on robustica and its improved metrod thesis submitted to nanjing university of posts and telecommunications for the degree of master of engineering by wenpo yao supervisor: prof. jun wang april 2013 i 摘要摘要摘要摘要 胎儿心电信?fetal electrocardiography?fecg?是检查胎儿健康状况的?效指标? ?广泛的临床?用?目前 fecg ?要通过非入侵式的方法获?测信?中混合?母体心电 信?和各种噪声?因?混合信?中?离出 fecg 是?学检测的前提? 鉴于胎儿心电信?提?的?要性?论文?要做了?几方面的工作? 一?论文首?将 robustica ?用于 fecg 提?在充?研? robustica 算法特点的? 础?通过对相?数据的测试并和 fastica 比较?证明了 robustica 能?效提高胎儿心电信 ?的?离?度和?离精度?时对信?在的鞍点和局部极值表?出良好的健壮性? 二?论文首?将小波降噪和 robustica 结合?针对母体和胎儿心电信?特点对小波降噪 特性?行研?文章首?结合母胎混合心电信?特点利用小波降噪?行预处理?然?结合 robustica 对混合信?行?离?最?使?离出的心电信?在清?度?了很大改善? ?论文首?使用小波?解对 robustica ?行?的角度利用小波?析改?了母 胎混合心电信?的?离效果?小波?解将母胎混合心电信?稀疏?使复?的混合心电信? 转换?较?简单的小波系数?而提高算法整体的?离效果? 四?论文首?将稀疏?解和 robustica 相结合?并在 fecg 的提?方面作了初?尝试? 论文首?利用?于遗传算法的?配追踪对混合心电信?行稀疏?在保证信?整性的前 提?力提高稀疏?的?度?然?离稀疏?的信?数值?析表明改?的算法在保证?离 准确度的情况?提高了?离?度? ?键词?键词?键词?键词: 胎儿心电信?胎儿心电信?胎儿心电信?胎儿心电信?立?析?立?析?立?析?立?析?小波?析小波?析小波?析小波?析?稀疏?解稀疏?解稀疏?解稀疏?解?遗传算法遗传算法遗传算法遗传算法?配追踪?配追踪?配追踪?配追踪 ii abstract fecg has a wide range of clinical applications as effective indicators for fetal health. non-invasive method is the main way to get fecg, which brings maternal ecg and noise at the same time, so to extract fecg from the mixed-signal is the premise of the medical testing. the paper carries on the following aspects: firstly, the paper applies robustica to the extraction of fecg for the first time. based on the study of robustica algorithm and comparation with fastica through the relevant test, the speed and accuracy of separation of robustica is confirmed to be superior to fastica, and the algorithm shows great robustness to data deficiencies. secondly, combining with wavelet denoising, the thesis firstly improves robustica after a careful study of maternal and fetal ecg characteristics. maternal-fetal ecg signals are firstly preprocessed with wavelet denoising, and then separated by robustica. the clarity of extraction is greatly improved as results show. thirdly, the thesis improves robustica with wavelet decomposition from a new perspective. after simplifying the mixing ecg signals with wavelet decomposition, the complex signals are converted to simple wavelet coefficients, which enhancing the overall separation effect of the algorithm. fourthly, the paper makes the first attempt to improve robustica with sparse decomposition. under the use of matching pursuit optimized by genetic algorithm, the paper sparses the mixing ecg, and then separates the singals with robustica. the algorithm improves the separation speed, and ensures the separation accuracy at the same time. key words: fecg, independent component analysis, wavelet analysis, sparse decomposition, genetic algorithm, matching pursuit iii 目录目录目录目录 ?用术语注释表. 1 第一章 绪论. 2 1.1 胎儿心电提?础 2 1.1.1 胎儿心电信?提?面临的问题 2 1.1.2 胎儿心电信?提?的方法 . 3 1.2 ?立?析 3 1.2.1 ?立?析发展?程 . 3 1.2.2 ?立?析?用 . 4 1.3 信?解?础 5 1.3.1 信?处理的发展?程 . 5 1.3.2 小波?析. 6 1.3.3 稀疏?解?状. 6 1.4 论文?心电信?数据? 8 1.5 论文研?内容?安排 9 第二章 胎儿心电信?离背?知识 . 11 1.1 心电信?础 11 2.1.1 时域波形特?. 11 2.1.2 频域特性. 12 2.2 ?立?析理论?础 13 2.2.1 ?本统计知识. 13 2.2.2 信息论?础. 14 2.2.3 高?布特性. 15 2.3 ?立?析?础 16 2.3.1 ?立?析模型 . 16 2.3.2 ?立?析的?确定性 . 17 2.4 ?立?析的目标函数和?算法 18 2.4.1 ?立?析的目标函数 . 18 2.4.2 ?立?析的?算法 . 20 2.5 稀疏?解 22 2.5.1 稀疏?解理论?础 . 22 2.5.2 稀疏?解?算法 . 22 2.6 本章小结 23 第?章 ?于健壮?立?析的胎儿心电信?提? 24 3.1 fastica ?相?问题. 24 3.1.1 ?于峭度的?度?算法 . 24 3.1.2 ?于峭度的 fastica 算法 25 3.2 robustica ?相?问题 27 3.2.1 最?长技术. 27 3.2.2 健壮性?立?析 . 29 3.2.3 对比 fastica 的?点 30 3.3 ?于 robustica 胎儿心电信?提? 30 3.3.1 ?离检测标准. 30 3.3.2 合?信?的?离检测 . 31 3.3.3 ?实母胎混合信?的?离检测 34 iv 3.4 本章小结 38 第四章 小波对健壮?立?析的改? . 39 4.1 小波?础 39 4.1.1 小波?换. 39 4.1.2 小波?析的特性 . 40 4.2 小波?选择 41 4.2.1 小波?函数. 41 4.2.2 心电信?小波?的选择 . 42 4.3 小波降噪的?用 43 4.3.1 小波降噪原理. 43 4.3.2 降噪阈值选择. 44 4.3.3 合?信?测试. 45 4.3.4 ?实母胎混合信?测试 . 48 4.4 小波稀疏?解?用 50 4.4.1 小波?解?信? . 50 4.4.2 合?信?的?解检测 . 51 4.4.3 ?实母胎混合信?解检测 . 52 4.5 本章小结 54 第五章 稀疏?解和健壮?立?析结合 . 55 5.1 稀疏?解?础 55 5.1.1 稀疏?解?本理论 . 55 5.1.2 稀疏?解和?立?析?系 56 5.2 ?配追踪 57 5.2.1 ?配追踪原理. 57 5.2.2 ?配追踪特?. 58 5.3 遗传算法 59 5.3.1 遗传算法?本概念 . 59 5.3.2 遗传算法原理. 60 5.3.3 遗传算法和 mp 结合 61 5.4 稀疏?解和 robustica 结合 62 5.4.1 合?信?离检测 . 62 5.4.2 ?实母胎混合信?离检测 . 64 5.5 本章小结 66 第?章 总结?展望. 67 6.1 论文总结 67 6.2 工作展望 67 参考文献. 69 ?录 1 攻读硕士学?期间撰写的论文 . 72 ?录 2 攻读硕士学?期间参?的?研?目 . 73 ?谢. 74 南?邮电大学硕士研?生学?论文 ?用术语注释表 1 ?用术语注释表?用术语注释表?用术语注释表?用术语注释表 符?说明符?说明符?说明符?说明? w+robustica 小波?解和健壮?立?析结合 wd+robustica 小波降噪和健壮?立?析结合 mpg+robustica ?于遗传算法的?配追踪和健壮?立?析结合 缩略词说明缩略词说明缩略词说明缩略词说明? ica independent component analysis ?立?析 fastica fast independent component analysis 快?定点算法 robustica robust independent component analysis 健壮?立?析 fecg fetal electrocardiography 胎儿心电信? mp matching pursuit ?配追踪 ga genetic algorithm 遗传算法 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 2 第一章第一章第一章第一章 绪论绪论绪论绪论 1.1 胎儿心电胎儿心电胎儿心电胎儿心电提?提?提?提?础?础?础?础 胎儿的监护是孕期监护的?要任?是保证孕妇和胎儿的健康安全的前提?中胎儿心 电监护因?效和无创的监护手段?到?来?高的?视?胎儿心电信?目前多是?母胎混合 信?中提?混合信?获?过程中夹?了各种噪声?如何?效地去除噪声?离出较?清? 的胎儿心电信?是?前一个?要问题? 1.1.1 胎儿心电信号提取面临的问题 胎儿心电信?的获?目前?种途?1?别?入侵式的头皮法和非入侵式的腹部采集 法?入侵式?是在孕妇?娩时?通过在胎儿头部放置电极而采集到胎儿的心电信?种方 法?得到胎儿全部清?的心电?信息?包括 p 波?qrs 波群和 t 波等?但?在?孕期 间使用?而?创伤性?对胎儿?害?之相比?非入侵式检查对母亲和胎儿均无害? 操作简便?复检查?但是使用非入侵式获得胎儿心电信?混合各种噪声?在对胎儿心电 信?处理时?一般?行 r 波检测?一?对 pr 期间?析?p 波和 t 波因?相比过小或被 噪声?盖而被忽略?因而非入侵法采得信?满足临床?学?用? 考虑到各种操作限制?实?信?需求和对母胎健康的影响?目前通常采用非入侵的方法? 非入侵式的腹部获?法相对操作要简单?而?是?全无创?但是?混合信?中提?胎儿心电 信?比较困难?提?信?的困难性?要?方面的原因2?一是胎儿心电信?的信噪比? 母体心电信?是胎儿的将?十倍?而?他肌电?扰和噪声?相对很强?二是腹部信?的复 ?性?仅在时域内母胎心电信?10%30%?合?在频域内?者?大部?的频谱?叠? ?是信?提?的随机性? 提?过程中母体或是胎儿的移?信?传输通道?时?特性? 因而获得的心电信?是非?稳的? 母胎混合信?收集的复?性和随机性?常规的滤波技术和信?处理方法?再适用于胎 儿心电信?的提?而获?过程中除了胎儿心电信?外的许多噪声更需要注意3?首? 来自母体的肌电?扰和由人体?线效?产生的工频?扰?是除生物电信?外的仪器噪声 的影响?中最?要的?扰是母体心电信?强度?大于胎儿心电信?前期预处理? 除母体心电信?外的?他噪声?扰?得到?效抑制?最?胎儿心电信?提?的问题就转换 ?如何?母胎心电信?中提?胎儿心电信? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 3 利用胎儿心电信?对胎儿健康状况的诊断?要是?据心电信?的?个特?4?第一个是 心脏的心率?第二个是各个心电波形的振幅?第?个是波形?割和间隔时间的持续?中 更?要的是心率和各个波形持续的?势? 1.1.2 胎儿心电信号提取的方法 ?内外研?者?角度着手通过多种途?母胎混合信?中?离胎儿心电信 ?例如奇异值?解?自适?滤波法和小波?换5,6等方法?学者?网?角度出发提 ?胎儿心电信?但目前已?的?少算法或多或少?在一?问题? 自相?和互相?方法7利用信?噪声相?函数之间的差异来?除噪声?但是由于母胎 心电信?能?比?大?fecg?因计算准确度?够而被?作噪声而?除?或是将?他噪 声误认?fecg?离出来?自适?滤波技术8计算简单?在处理多通道混合心电信?时? 实时性的?点?但?适合?较强非?稳特性的胎儿心电信?而?能?时兼?收敛?度和 信?离的准确性? 奇异值?解9和?析?使?解出来的?互?相?无法保证?离出?之 间的?立性?因而?解结果缺少?实的生理意?利用?网?的方法提?信?一般需要较 长的?时间?收敛?度慢?总体看来?目前提?算法或者提?识别率差?或者?离算法计 算?大?收敛?度慢?一?算法条?要求苛刻?易实? ?立?析算法被认?是目前胎儿信?离效果最好的方法10?ica?于高?统计知 识?离出的?仅相互?立而?非高?性?因而?较强的?实物理意?通过孕 妇腹部法获得的混合信?是母胎心电信?肌电信?和?他噪声的?合?它们之间相互 ?立?ica?离出的结果更?符合实?生理意? 1.2 ?立?析?立?析?立?析?立?析 ica首?在?网?建模领域被提出?过很多?家学者?30?的?力研?已? 少?熟的算法思想?除了?网?领域?ica已?被?用到生物信?处理?无线通信和金融 信息挖掘等各个领域? 1.2.1 独立分量分析发展历程 herault和jutten在20世纪80?早期在一个?学背?引入了ica思想?时在研 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 4 ?肌肉收缩?编码模型11?最开始提出时?没采用ica?个? 直到?世纪90?中期?ica的研?处于相对?窄的领域?并?提出的几个算法适? 范围很窄?内外很多学者对ica?行了广泛的研?续发表出?少?的ica方 面的文章? comon12于1994?提出了?立?析的概念?明确了ica模型中?的条?而? 深入研?了一系?相?问题?如对比函数和ica对信?离是固?的?确定性等?1995? sejnowski和bell13,14使用信息极大?准?建立了目标函数?并?出信息极大?算法?而 将?立?析?信息论结合起来?立?析模型开始得到?家学者的注意?ica 的研?入?的发展时期? 1996?cardosod和lahel15?析了ica在学?算法中?离的精度和算法稳定性?并提 出了相对?度和等?性等?要方法思路?1997?hyvarinen和oja16提出了快?定点算法 (fast independent component analysis, fastica)?极大提高了算法收敛?度?使?于ica的大 规模信?处理?能? 随?hyvarinen于1999?提出更?效的?于负熵的快?算法17? 在鲁棒性和算法的全局收敛方面都?了?少改?由于快?定点算法?算效率很高?而? ?利用ica处理海?数据? 1998?cardoso18?信息论和统计学角度对ica?时的发展情况作了综述?时? amari和cichoki19?网?角度对ica?行了总结? ?阐述了自然?度理论和估计函 数理论?并总结了?时盲信?提?的几种算法? ?时?研讨?和?题?开始?开?1999?第一届?ica研讨?于法 ?开?随?2000?在赫尔辛?开了?一届研讨?, 之?几乎?一或者?都?开bss (blind source seperation) 和ica的?题研讨? ica?提出发展?很多?家学者?行了深入的研?使ica?断获得广泛的? ?注和深入的?用? 1.2.2 独立分量分析应用 ?立?析发展? 已?在很多领域?行了深入的研?甚?已?用于实?中? ? ?鸡 ?酒?20问题的提出?ica在语音?离方面的?用做了?少工作?语音?离问题在?实 中比较复?利用ica?相?建立很多模型?如噪声混合模型?多道卷?和非?稳混合模 型等?种模型都?别对?时甚?要将几个模型联合在一起?因?目前工作?处在研 ?段? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 5 任何?技术的出?都?到?学方面的?注?脑电?析是ica最早被引入的研?领域? ?析是ica?析效果较突出的方面?研?对生物?学工程?工程的发展起了促 ?作用?ica目前?要?用于去除脑电中伪迹?诱发响?提?和磁?振?本文? 的胎儿心电信?提?21等方面? ?前?济规模日益扩大?们?都要处理大?的商业金融数据?数据背?都含?一? 潜在的规律?在金融数据中?用ica是一个诱人的尝试?ica?能发?济?作背?的一 ?机制和潜在规律22?而对?济发展?行更?效的预测和管理? ica在?去噪23和稀疏压缩编码方面?特的?性? ?用于彩色和立体? 视频和音频数据特?提?ica和?他技术结合?更?效地解决?处理中的一?难题? 如?特?提?人脸识别和?的?噪等方面的问题? 另外ica?用在语音增强24? 机?工程学中的旋转电机监?25和地震监视26等方 面?在无线通信方面?ica技术在cdma数据通信中估计衰落信道和提高传统cdma接收 机的性能? ica虽然在各个领域都?深入的?用?但是目前的?点?是?本理论方面的内容? ?领域研?者对问题解决的理解和侧?点各?相?通过在实验仿?和实?用中的?断深 入研?或是和?他?理论的结合?于?们?一?发?ica的?点和克服?局限性? 而改善算法模型?对研?ica的?实?用和深入理论研?都?要意? 1.3 信?解信?解信?解信?解?础?础?础?础 信?的表示方式是信?处理研?的前提?合适信?的表示?一?信?处理带来极大 的方便?傅?换到小波?换?再到信?的稀疏?解?随着信?表示?的问题和范 围的?断扩大?信?处理的深度?在?断提高? 1.3.1 信号处理的发展历程 傅立?换理论?仅?很?要的理论?值?而?傅立?换得到的频域信息更?实? 的物理意?傅?换?信?处理带来了革命性的?信?解的思想对?来的无论 是小波?析?是稀疏?解都产生?要的影响? 随着计算机技术的发展?数?信?得相对简单而?易于操作?储?信?处理的?点 随之转换到数?信?处理方面中来? ?了获得信?的局部信息特性?人们在傅?换的?础?提出了短时傅?换? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 6 本思想是通过对时域信?窗口函数?行截断?然?在窗口范围内?行傅?换?窗函 数角度看?傅?换在频域中能准确定?而在时域中?无任何?辨特性?时拥?最 高的频域?辨率和时域的零?辨率?然而短时傅?换的窗函数是固定?的?信?高? 频部?无法?别对?小波?析出?的原?力? 传统的信?解算法?如傅?换和小波?换?多数是?于?函数的?交?解27?在 时频域的最佳表示?在矛盾?而?对?函数的?辨率?交性等?较高要求? 随着?种在规范?展开的方式表?出的局限性?人们开始试?信?本身提?出?函 数?而使信?处理更?针对性?另外?函数?再局限于?交特性?而是着眼于过? 备的?函数?研?表明信?在过?备?函数的?础?的?解结果?稀疏性28?信?的? 储和处理带来极大的方便? 1.3.2 小波分析 小波?析29在信?处理中?着?足轻?的地?理论的发展是数学家?物理学家和多 个领域的工程师?力的结果?并?已?迅?地?用到信?析?计算机?类和 识别等多领域? 随着非?稳信?处理的发展和对信?处理的要求?断提高?小波信?处理显?出?特? ?性?时频?辨特性和多?辨率?析?更好地表示信?由于小波?析在信?处理中 ?良好的时频局部特性和自?调节时频窗的特点?注于信?任意局部性的?节?因 而能够对各式各?的时?信息?行合理?效的小波?解? 小波?析?仅在数学界得到了深入广泛的研?而?在实?许多领域30的?用中?得了 ?少?大的突破?在信?处理?语音?析方面表?出传统信?处理方法无法?到的效 果?在?文?地理和?子学等?大非线性?学领域?异的表? 在心电信?析31方面?小波?析显?出良好的特性?心电信?本身包含复?的 p 波? qr分 波段和 切 波?而?在采集过程中夹?着各种噪声?较强的奇异性和时?性?通过对 心电信?合适的小波?换?得到信?较好的?解系数?对?期信?处理?很大益处?例 如心电信?中的噪声抑制?数据压缩?母胎心电信?离和 qr分 波检测等? 1.3.3 稀疏分解现状 信?的稀疏?解拥?多?点?思想是?一段时间信?处理的发展?势?但是目前 信?的稀疏?解?处于探索?段?已?相对?熟的稀疏?解算法?在?少局限性?对计算 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 7 机?储性能和计算性能的极大要求目前无法得到满足?阻碍稀疏?解大规模?用?因而研? 稀疏?解的快?算法是?前的?要方向? mallat和zhang在信?的小波?析?础?首?提出稀疏?解 32? 并引入了?配追踪算法? 文章指出信?在过?备原子?的?解结果必定?稀疏性?了更好实?配追踪算法? 原子?中原子特性?能符合信?本身特性?配追踪算法简单易懂?但是缺点是计算? 大?对计算机性能?较高的要求?克服mp的缺点?文章33提出了?交?配追踪?通过对 原子的?交?降?信?解的?数?时?使信?得?精确?建?来?一?学者?一 ?改?mp算法?例如提出的自适?的?交?配追踪算法和?于模拟退火的算法34?在? 程度?了信?稀疏?解的脚? 和?婪算法?d. donolno等人提出了?追踪算法35?通过凸规划方法将信? 解问题转?线性规划来实? 稀疏?解思想?表信?处理最?的研?方向和发展?势?目前已?用到广泛的领域? 首?是在?处理方面36的?用?边缘的?连续性按空间?布?传统的信?处理方法无 法获得局部信?特?而小波?析在处理?中的奇异性时效果?是很好?稀疏?解的思想 ?更好地适?了?特性?在信?去噪37方面?利用稀疏?解方法?据信?特性提? 信?特?行?建?通过?建信?的稀疏?将噪声或?他?扰信息排除在外?因而? ?获得较好的去噪效果? 稀疏?解在信?处理方面?多?点?但目前稀疏?解?处于理论研?段?首?稀 疏?解的理论?善?再?获得较好的超?备原子?仅对算法本身的研?是?够的? ?需要对信?固?特性?深入的掌握了解?例如在心电信?的?离中?心电信?的各个波 形?波段包含的信息各?相?在对心电信?充?理解的?础?才?获得信? ?的稀疏表示? 离散傅?换在信?析中拥?要的地?是因?快?傅?换的?在?信?稀 疏?的计算?38?要包含?部?一是原子?的形?另一个是最佳原子的?找?信?在 最佳原子?的投影?信?在原子?的?解计算?在原子?形?方面?由?地对? ?据原子的?情况采用?的生?算法?才能使原子?生?度最快? 在改善信?稀疏?度方面?研?者目前?结合?他领域?理论思想对稀疏?解? 行?fft是信?快?处理的?方法?在和稀疏?解中原子?形?结合中?实出相?的 ?势?另外?们?自然规律?据自然原理模仿求解问题39的算法?就是智能计算?大 大提高了信?稀疏?的过程?例如已?用在稀疏?解中的?遗传算法?蚁群算法和粒子群 算法等?它们在提高算法收敛?度和?找全局最?解等方面起到很大作用? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 8 鉴于mp算法的?熟度和?简单易操作的特点? 本文将?利用于母胎心电信?的稀疏? 将?立?析用于?解?的参数?离出各个源信?然?再?行信?的稀疏?建?力?在 ?降?信?离误差的前提?提高算法的?离?度? 1.4 论文?论文?论文?论文?心电信?数据?心电信?数据?心电信?数据?心电信?数据? 标准的数据?仅在实?用中?研?生产提供?本数据保障?而?用于?析检测理 论算法的效果和仪器的?效性等?常用的标准心电信?数据?ptb?european st-t和 mit-bih等心电数据?它们包含的心电数据采集过程中各?侧?点?对心电理论的研?起 到巨大的?作用?论文的研?点是胎儿心电信?的?离?因?在对理论?析过程中使用 了?几个心电信?数据? ?令?mit-bih心电数据? mit-bih心电数据?包含多个数据集?论文使用的是?中mit-bih nsrdb 数据集?全? ?normal sinus rhythm database?数据?中包含18?心电信?数据?心电信?采自波士? 的beth israel?院?数据包含1280个采?点?采?频率?128hz?采集过程10?数 据?中数据?方便?储对原始数据?行了简单的处理?使用时需要对数据恢复?mit-bih nsrdb中数据?单?的心电信?在论文中?要用于母胎混合心电信?的人工合?然?检验 ?离算法的效果? ?该?daisy心电数据? daisy(database for the identification of systems)数据?包含各种?析模型的数据?例如工 业?工?电子电工和?境系统等多方面?中生物?学系统模块?论文使用的心电信?数据? 心电信?采自?实?境?一?孕母亲的体表?8个采集点?前五个?母亲的腹部?面 ?个?是胸部?数据集中的8?数据采?点都?2500个?采?时间持续10?数据集? 型的母胎混合信?效地检验?离算法和降噪的效果? ?详?sddb噪声数据? sddb(sudden cardiac death holter database)噪声数据?包含各种单?的人体噪声?信? 采自?实的测试?境?在肌体信?研?中?要的作用?噪声数据?中?个采?数据集包含 ?数据?采?频率? 该5代寻z?采?时间? 令代 ?数据? 该5代代 的采?点?噪声数据? 在论文中?要用于检测小波降噪的效果?通过和mit-bih nsrdb数据?中的心电信?混合得 到合?的含噪母胎心电信?然?行算法?析? ?4?非入侵式母胎心电数据? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 9 非入侵式母胎心电数据?(non-invasive fetal ecg database, nifecgdb)?采自母体体表 的心电信?包含多?数据集?个数据集中包含5到6?数?测数据?通常?采自母体 胸部?面3或4?采自腹部?和mit-bih nsrdb 数据集相?使用时需要对数据?行恢复? 论文中?四个数据?中的数据?中daisy *心电数据?由 sisia(signals, identification, system theory and automation)提供?在daisy?获?数据?相?信息? ?余?个数据?都?physionet中获? 1.5 论文论文论文论文研?内容?安排研?内容?安排研?内容?安排研?内容?安排 ?于健壮?立?析和?改?算法的胎儿心电信?提?较多的理论知识?需要掌 握母胎心电信?特?立?析算法的?析模型和改?算法的?础理论知识?论文首? 简要?绍了相?理论背?然?对各部?的理论知识?行?析?在胎儿心电信?离方面? 论文?析了fastica和robustica的知识框架?并对母胎心电信?行?离检测?接? 来?文章?别利用小波?析和稀疏?解对健壮?立?析?行改?然?通过相?数据的 检测检验改?的效果? 鉴于论文的研?内容?文章?章? 第一章?要?绍胎儿心电信?提?的知识背?论文首?简要?绍了胎儿心电信?提 ?中?面临的问题和?前?采用的一?方法?然?别对?立?析和信?处理的发展? 程和?实?用作了简要?绍?最?对论文中使用的心电信?数据?作简要?述? 第二章?析胎儿心电信?提?的?础理论知识?论文首?时域和频域对母胎心电信 ?和噪声的特点?行?析?然?析了?立?析模型?的理论知识?包括相? 的统计理论和信息论的知识?最?对稀疏?解和?算法?行了简要?析? 第?章?对fastica的算法原理和?缺点?行深入研?并?析通过最?长技术 对fastica的改?固定点的思想?fastica带来快?的收敛和简单的操作?但是?因而容 易陷入鞍点和局部极值?健壮?立?析通过最?长技术改?了fastica中固定?长的 ?足?在胎儿心电信?的?离中表?出良好的算法鲁棒性? 第四章?将小波?析和健壮?立?析相结合?并?用于胎儿心电信?的?离?论文 ?个方面使用小波?析改?健壮?立?析?一是小波降噪?通过小波降噪对含噪母胎 心电混合信?行预处理?再结合robustica对混合信?离?二是小波?解?针对心电信 ?的特点选择合适的小波函数对信?行小波?解?而得到相对于原始信?较?简单的小 * http:/homes.esat.kuleuven.be/smc/daisy/ / 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第一章 绪论 10 波系数?小波降噪提高了噪声?境?信?离到的精度?而小波?解降?了信?的复?度? 提高的?离算法的?度?者?层面对robustica?行了改? 第五章?鉴于小波?解对?离算法的改?将稀疏?解和robustica结合?用于胎儿心 电信?的?离?小波?解利用的是固定的小波函数?稀疏?解算法?是?心电信?中提? 针对性的原子?而得到心电信?的稀疏表示?但是稀疏?解理论知识尚未?善?和 robustica结合中在表?出一定的?性?但是?离效果并未?到理想水? 第?章?对论文的研?工作?行总结?探讨了?于健壮?立?析?改?方法的胎 儿心电信?提?中?的问题?并对未来的研?点作了展望? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第二章 胎儿心电信?离背?知识 11 第二章第二章第二章第二章 胎儿心电信?离背?知识胎儿心电信?离背?知识胎儿心电信?离背?知识胎儿心电信?离背?知识 胎儿心电信?的提?到心电信?特?和?离算法?方面的内容?离算法的?劣将 直接决定提?出的心电信?的质?而对胎儿心电信?知识的深入掌握?本?提高 ?离算法的?离效率?者是相辅相?的?本章首?将简要?绍母胎心电信?特?然? ?析?立?析算法的理论?础?稀疏?解的相?内容? 1.1 心电信?础心电信?础心电信?础心电信?础 心电信?是患者?要的临床资料?心电信?中最大限度地获得患者健康状况信息是? 疗诊断的最?目的?母体和胎儿心电?中各个波峰波段相似?包含?的含?既? 注意到它们的联系?需要研?者的?别?而?母胎心电信?在频域中的?布?各自的 特?面?别?时域和频域?绍心电信?的特?并?析胎儿和母体之间的联系和差异? 2.1.1 时域波形特征 心电?是?录人体心脏活?的?要方式?已?广泛?用在临床检测中?心脏在?常状? ?产生的心电?在一定差异? 但?要心脏的发生传?心肌?的厚薄在?常范围内波? 产生的心肌活?必然?在?常范围内40? ? 该.令 ?常 e叶基 的时域波形 ?2.1?型心电?形?波形各个部?都包含心脏状况?要信息?心脏的?奋首?传 ?心? 因?心电?中出?的p波?表心脏中心?的?过程? 持续时间一般?0.11?p-r 段?映的是激?心?传?到心室?需的时间? qrs波群是心电信?中最?特?波形?它?表的是激?传?到心室之?引起心室激? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第二章 胎儿心电信?离背?知识 12 的过程?另外?st?表整个心室激?之?处于缓慢复极的短暂时间?qt间期表示心室?激 ?到?全恢复原状的起?时间? 胎儿心电信?要来自于胎儿心脏电活?映胎儿心脏的瞬间微小?能?临 床诊断?鉴别妊娠期?娩期的胎儿宫内缺氧?性心脏病提供?靠?学的参考依据? 对胎儿发育异常的?较高的判别?确率41? fecg时域波形和ecg各个波段相似?是?在幅度?的差异?但是波形的各个?都 均?针对胎心健康状况的明确的临床意?2?面?几种比较?型的fecg对?的胎儿的 发育情况? 在间接法中无法测的fecg的p波?p-r间期?随妊娠?展?直接法?检测 得到?波段持续时间?用于诊断是否?在心脏传?阻滞或者患?心脏病?r-r间期负相?函 数?用于判断胎儿是否出?宫内缺氧情况? 胎儿qrs波群在妊娠?展过程中?增宽的?势? 振幅在妊娠37到41周较高?qrs波群 对诊断胎儿健康状况极?要?通过?析波群的振幅和时限?判断胎儿心率?估计胎儿 大小和?血症状等发育情况?另外?st段在?娩?期明显提高的斜率?用于诊断胎儿是否 ?在?谢性酸中毒? 母胎心电信?在波形?相似? 但是幅度差异较大? 母胎心电信?幅度在0.7mv2mv之间? 而胎儿心电信?的幅值?1050 v?是母胎心电信?的十几?之一?在时域混合信?中? 母胎心电信?的?叠部?胎儿心电信?的10%到30%?胎儿心电信?的提?带来 极大的困难? 2.1.2 频域特性 对母体和胎儿心电信?频谱的研?仅?利于深?于心电信?特?的?疗诊断?而? 对心电信?中噪声的?除起到?要的?作用?混合心电信?中含?各种噪声?噪声频率? 布范围较广?对胎儿心电信?的提?产生?利的影响? ?据nitish.v.thakor等人的研?人ecg信?频率范围是0.05 100hz?大部?能? 集中频率范围0.05 50hz之间?而fecg的频率?布范围要宽于?人的ecg?它的频率范围 ?0.05 200hz 42?大部?能?是集中在14 160hzhz之间? ?母胎儿心电信?的频率?布中看到?胎儿心电信?的高频部?比例明显要高于母 体心电信?映出胎儿心率要明显高于母体?但是母胎心电信?的频段?很大一部?是 ?叠在一起? 例如胎儿和母体心电信?的qrs波能?别?布在15 40hzhz和10 35hzhz 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第二章 胎儿心电信?离背?知识 13 的频段?而?者的r波在频域容易发生?合?胎儿心电信?提?角度看?母体心电信? 时最大的?扰?者的紧密联系?胎儿心电信?提?的困难? 胎儿心电信?采集过程中常?的噪声频率广泛?布在母胎心电信?的频段内?例如混合 心电信?的工频?扰?频率?要集中在50hz处?布在胎儿心电信?的频段中?线漂 移?引起的?扰信?属于?频噪声?频率范围通常?0.05 2.00hzhz?另外?由电极性 能?良或是?疗器?的?扰等?的接触噪声?频段?布范围广?和?人心电频段?合? 在0.05100hzhz之间?并?境影响大? 母胎心电信?和?中的噪声都包含?要的信息?对它们?多个角度?行深入的研?仅 能促?对心电信?特?的掌握?提高胎儿心电信?的提?效果?更?极大地?心电信?在 临床?的?用? 2.2 ?立?析理论?础?立?析理论?础?立?析理论?础?立?析理论?础 ica是多个学?的交?综合43?涵盖了概率论?随机过程和信息论等方面的内容?本节 简要?绍ica相?本数学知识? 2.2.1 基本统计知识 ?令?矩 矩是依赖信?概率密度函数统计? ?计算方法简单? ?较高的实用性? 随机?x的 概率密度函数?( )p x?第k?矩表示? ( )( ) kk x ke xx p x dx + = ?2.1? x的第k?中心矩定?( ) x m k ? ( )() ()( ) kk xxx m kexmxmp x dx + = ?2.2? ?该?高?矩和高?累? 高?累计?通常由随机?的特?函数中?出来?随机?的特?函数实?就是? 概率密度函数( )p x 的傅?换( )?通过对?去自然对数得到x累?的生?函数?并 由?计算出随机?在原点处的k?数?k?累? k c ?计算过程如?式? ( )( ) j xj x e eep x dx + = ?2.3? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第二章 胎儿心电信?离背?知识 14 ( )ln( )ln j x e e = ?2.4? 0 ( ) ()| k k k k d cj d = = ?2.5? ?时( )在原点处的泰勒?数?展开?累? k c 的表示形式: 1 ( )()() n kn k k c j k = =+ ?2.6? ?详?峭度 在ica估计中常用到随机?的非高?性?因?需要对随机?的非高?性的指标?行 ?峭度便是?中一种?峭度是随机?的四?累?的另一种?法?定? 422 ( ) 3 kurt xe xe x= ?2.7? 随机?x?过标准?峭度的?一?形式简? 4 ( ) 3kurt xe x= ?2.8? 峭度?线性特性和参数比例特性?如?式2.9?示?峭度的理论?析?因?线性和参 数比例性的特点而?得相对简单? 4 ()( )( ) ()( ) kurt xykurt xkurt y kurtxkurt x +=+ = ?2.9? 另外?作?非高?性的衡?指标?峭度?一针对性的特?高?布性质的随 机?峭度和?高?累?都?零? 2.2.2 信息论基础 ?令?信息熵 熵是信息论的?本概念?对于离散?值的随机?x?它的熵h定? 1 ()()log() k ii i h xp xap xa = = = ?2.10? 熵定?中的对数?值?时?将得到?单?的熵?随机?值连续时?熵的 定? ()( )log ( )h xp xp x= ?2.11? ?该?互信息 互信息是随机?的?员包含的?集合中?他随机?的度?体?信息之间的? 南?邮电大学硕士研?生学?论文 第二章 胎儿心电信?离背?知识 15 联性?n个随机? i x ,1,2,.,in=之间的互信息i利用熵定? 12 1 ( ,.,)( )( ) n ni i i x xxh xh = = x ?2.12? 互信息是随机?之间?立性的一种度?在信息论中是一个极?要的概念?因? ?盲源?离问题中一个极?要的判据?对于离散随机?x和y?它们的互信息(; )i x y 在shannon熵的?础?定? (; )()(|)( )(|)( ;)i x yh xh x yh yh y xi y x= ?2.13? 由熵的极值性得出互信息(; )i x y的值大于或是等于零?随机?之间相互?立时?条 ?熵等于无条?熵?互信息?零? ?详?散度 散度?kl