胎儿的健康状况主要受胎儿中枢神经系统的控制,而中枢神经系统的储备能力很弱,较容易受到缺氧等状况的影响。胎儿心率的变化是中枢神经系统正常调节机能的体现。因此,监测胎儿的瞬时心率并分析瞬时心率的变化状况是诊断胎儿健康状况的最简单有效的方法。本论文的内容主要包括三部分:一.胎儿心音信号的提取。该部分主要介绍了利用计算机中的声卡装置然后结合Matlab语言将超声探头获取的胎儿心音信号输入到计算机中,以方便进行进一步的分析和处理。二.胎儿瞬时心率信号的获取。胎儿瞬时心率信号的获取采用了三种方法:经典的自相关法、小波分解法和小波变换模极大值法。实验结果表明,小波变换模极大值法能更好的去除信号中的噪声,得到更准确的胎儿瞬时心率信号。三.胎儿瞬时心率信号的非线性分析。在获得较为准确、可靠的胎儿瞬时心率曲线后,下一个关键的步骤就是对该信号进行分析。胎儿瞬时心率信号的分析中,采用welch法对胎儿瞬时心率信号的功率谱进行分析。通过功率谱的特性我们发现,胎儿瞬时心率信号的功率谱谱线是连续谱且伴有尖峰,因此说明胎儿的瞬时心率信号既不是噪声,也不是完全的周期信号。为进一步研究胎儿瞬时心率信号的特性,我们进行了非线性特性的研究。首先,在利用互信息法、C-C算法和GP算法得到延迟时间和嵌入维后,对信号进行了相空间重构,然后进一步计算了胎儿瞬时心率信号的关联维和最大李雅普诺夫指数。通过计算我们发现,胎儿瞬时心率信号的关联维是分数维,最大李雅普诺夫指数大于0。随后又对信号进行了复杂度的分析,以上非线性分析都表明胎儿瞬时心率信号不是随机信号也不是简单的完全的周期信号,而是服从一定动力学规律的混沌信号。