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胎儿心电(FetalElectrocardiogram，FECG)是反映胎儿心脏电生理活动的一项客观指标，反映了胎儿在孕期中的生长和健康状况。对围产期的胎儿心电提取及分析可以确定胎儿心率、分析胎儿心脏功能参数，及时发现胎儿宫内缺氧等妊娠期或分娩期的病理情况，以便尽早采取措施，保证胎儿健康，是目前胎儿无创监护重要的方法之一。但是，由于测量得到的原始信号成分非常复杂，干扰严重，胎儿心电信号被淹没在强背景噪声中(尤其是母体心电干扰)，从而使其对胎儿心电的提取造成很大困难。因此，研究如何准确、有效地从孕妇腹壁电极中提取胎儿心电信号的方法具有重要的理论价值和临床应用价值。
为了能更准确地提取出清晰的胎儿心电，本文在开展强背景噪声下微弱信号检测处理等研究的基础上，基于自适应滤波，对比研究了实现自适应噪声抵消(ANC)技术的各种自适应滤波算法，并针对腹部混迭信号中的胎儿心电微弱而又不稳定，及胎心信号检测对算法跟踪性能的要求高于算法的收敛速度，采用仿射投影滤波算法(APA)自适应噪声干扰对消MECG背景噪声，提取胎儿心电(FECG)信号。并将所采用方法与其他自适应噪声干扰对消方法进行对比，结果表明本方法提取FECG具有算法简单、提取效果好及易于实时性处理等特点。文章最后还对真实信号与所提取出的信号进行功率谱分析，显示出了两者良好的一致性。
通过计算机模拟仿真和对临床信号的处理，证明了该方法能准确地从母腹体表的混迭信号中提取出清晰稳定的胎儿心电信号，并且计算复杂度低于RLS自适应滤波算法，便于做实时性处理。
全文共分六章，第一章概述了课题研究的意义及国内发展现状和趋势，本论文的主要工作及特点；第二章简明介绍了本论文所涉及的自适应滤波理论基础；第三章对实现自适应噪声抵消的各种自适应滤波算法进行了比较讨论，并对各种自适应滤波算法进行了计算机模拟仿真与性能分析；第四章在仿真成熟的基础上，对临床实测数据分别用NLMS-ANC、RLS-ANC和APA-ANC自适应干扰对消法进行实验，给出了实验结果。第五章是结论和未来的研究。同时结合本课题研究中的体会和不足，对今后的研究中需要进一步深入研究的几个方面做了一个简单的展望。第六章是附件部分，给出了全文的计算机处理程序。
本文所述方法均是在MicrosoftWindows2000平台下用Matlab6.5编程实现。本文由云南省自然科学基金项目资助。基金编号：2002COOQZ