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胎心音连续无线监测关键技术的研究

王振愿

胎心音连续无线监测关键技术的研究

王振愿1
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作者信息

  • 1. 西安电子科技大学
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摘要

胎心音(Fetal Heart Sound,FHS)是胎儿监护中的重要组成部分,近年来引起了国内外学者的广泛研究与关注。而胎心率(Fetal Heart Rate,FHR),从胎心音信号中提取,是反应胎儿在子宫内健康状况的重要指标之一。本文针对胎心音连续无线监测系统中的关键技术展开研究,主要包括胎心音传感器设计、胎心音采集电路设计和胎心音信号处理三部分。 胎心音传感器依据听诊器原理设计,采用单通道、被动方式采集胎心音。整体外形采用圆锥体结构,在使用时形成小型密闭的环境,利用气体压缩原理放大原始胎心音信号,屏蔽外界环境中噪声的干扰。同时,为了保证信号的完整性,传感器采用聚偏氟乙烯(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)压电薄膜作为能量转换器件,将声音信号引起的空气振动转换为电信号。另外,传感器外壳采用铜材料加工,并与电源地连接,屏蔽环境中工频干扰的影响。 胎心音采集电路又包括放大电路、无线传输电路和辅助电路。本文放大电路芯片型号为AD620,采用差分方式放大胎心音信号,同时放大电路采用同轴线与传感器连接,衰减导线的天线效应,防止特定频率的干扰进入放大电路,降低环境中电磁信号对放大电路的影响。无线传输电路将放大电路放大后的信号传输到终端。本文使用蓝牙协议实现数据的无线传输,使其工作在通话模式下将信号发送到终端(手机)。由于差分放大器需要正负双电源供电,所以本文使用专用芯片LM2662产生与电源等大反向的负电压为放大电路供电。另外,利用芯片TP4056独立设计了低电流充电电路为锂电池充电。 胎心音处理部分包括降噪和胎心率提取。在降噪算法中,本文利用自适应算法的优越性结合支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)提出了一种自适应支持向量回归的胎心音去噪算法,从被干扰的信源中提取出较为干净的胎心音信号。该方法利用自适应的思想,动态的捕捉实时信号的特点,调整系统最优参数。另外提出了一种改进的胎心率提取算法,包括窗内和窗外两步操作。在窗内结合传统直接计算和加窗两种算法的优点,提出了自动加权平均的方法,可以消除波峰错检和漏检的情况。在此基础上,引入了带偏差修正的指数加权平均算法,进一步对自动加权平均算法得到的胎心率数据加以修正,使得胎心率数据更加准确和稳定,满足系统实时输出的要求。

关键词

胎心音/无线监测/PVDF/自适应SVR/指数加权平均

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授予学位

硕士

学科专业

电子与通信工程

导师

李晓辉/赵建平

学位年度

2019

学位授予单位

西安电子科技大学

语种

中文

中图分类号

TN
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