经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation,TMS)是一种无创无痛的磁疗技术,其利用时变磁场诱导大脑组织产生感应电流进而影响细胞的代谢和电活动达到治疗疾病的目的。由于这些组织细胞对电流特别敏感,任何的刺激误差都有可能对疾病治疗造成影响,所以刺激信号必须十分精确。通常,信号在传输的过程中难免会受到各种噪声的影响,为了有效地滤除这些噪声,本文对信号子空间滤波算法进行了改进。该算法使用含噪信号协方差矩阵特征分解得到的特征值的贡献率估计噪声方差。另一方面,将最大信噪比作为约束条件对不同信号幅值下噪声与拉格朗日因子的关系进行了仿真,拟合出了自适应拉格朗日因子,然后将不同强度的噪声分别加入到仿真信号中进行了测试。测试结果表明改进的子空间法在各性能指标方面都有显著提升。相对于原始的子空间法而言,改进的频域约束子空间法在信噪比指标提升了14%,在均方根误差和平均绝对误差指标分别降低了25%和29%。改进的时域约束子空间法在信噪比指标提升了23%,在均方根误差和平均绝对误差指标分别降低了36%和16%。所提出的子空间法能够有效地滤除刺激信号中的随机噪声和脉冲干扰。为了能够在治疗过程中实时地监控刺激信号,使用Qt Creator5.12作为集成开发环境为TMS系统设计了上位机监控界面。该监控界面通过八线程协同工作来达到实时性要求。设计了88通道信号监控界面,通过Open GL绘制了云图以及可绕任意轴旋转的头模型来实时显示磁场的分布状态,使用了Oracle数据库备份了全部数据。经实验测试可得该监控界面有着良好的实时性监控和可视化特性,它不但能使刺激信号更加确定、磁场的分布更加明确,而且促进了TMS的安全发展。