胎儿心电信号能够反映胎儿的生长以及健康状况，为医生的诊断提供依据。但是，从母体表面用电极采集得到的信号中，不仅包括了非常微弱的胎儿心电信号，同时也混杂了母体心电、母体肌电、工频干扰和基线漂移等噪声信号，这些噪声信号使得观察胎儿心电信号变得非常困难。如何从混合信号中提取出准确清晰的胎儿心电信号是目前的热点问题。独立分量分析算法能够把由若干个相互独立的信源组成的混合信号分离开来。从母体腹部表面采集得到的信号可以认为是多个相互独立的信号的混合。独立分量分析算法可以用于提取胎儿心电信号，实验表明分离得到的胎儿心电信号与其他方法得到的胎儿心电信号相比有很多优点。本文采用定点数据格式在FPGA上实现了一种独立分量分析算法，用于胎儿心电信号的提取。本文实现了独立分量分析算法涉及到的很多复杂度较高的运算，如矩阵乘法、矩阵特征值分解、矩阵求逆等运算，设计并实现了FastICA各个功能模块和整体的架构。本文在设计算法的实现架构的过程中，充分利用了流水线、并行处理等多种设计技术，在满足运算速率的前提下，尽量减少所消耗的硬件资源。本文所做的工作具有以下特点：1.以定点数据格式在FPGA上实现数字信号处理，能够以较少的硬件资源达到较高的算法运行速率。2.编码实现FastICA算法，与用Altera提供的DSPBuilder和Xilinx提供的Systemgenerator实现的算法相比，具有设计灵活性高和运行速率快等优点。3.实时处理。在FPGA上所实现的FastICA算法具有很高的数据处理速度，将每路4096个采样数据作为一批数据进行处理，能够保证分离效果的同时提高数据处理的实时性。