胎儿监护对优生优育有着重要意义，特别是对一些高危孕产妇而言更是如此。基于孕妇腹壁电的胎儿监护，因其与多普勒超声监护方式相比，具有绝对无创、适于长时监测等优点，是一种倍受关注的胎儿监护方式。但是，由于个体差异、体表胎心电过于微弱等原因，要想稳定且高质量地将胎心电从腹壁电中分离出来，是一个极富挑战性的事情。现有的基于腹壁电的胎儿监护产品与临床上的实际需求相比，尚有不小的距离。如何高质量地提取胎心电仍然是近年来的一个热点研究问题。　　纵观各种各样的胎心电分离提取算法，作者发现，所有算法的设计都离不开先验知识的利用，它们都是以某些先验知识作为前提;利用的先验知识存在一个正确不正确、准确不准确的问题，分离提取算法的效果好坏在很大程度上取决于所利用的先验知识的正确性、准确性、完整性;利用的正确的或者说准确的先验知识越完整，则所设计的算法的效果越好，反之效果则越差。对现有的各种各样的分离提取算法，它们所利用的先验知识的正确性、准确性，有些亟需给予考证确认;同时，更高质量的算法设计也需要一些新的先验知识的挖掘。为此，本文将面向高质量胎心电提取，研究发掘一些全新的先验知识，考证确认一些已有的重要先验知识，在此基础上提出更为高效的胎心电提取算法。　　本文的研究内容和创新点如下:　　(1)研究挖掘了独立成分分析(ICA)用于胎心电提取时涉及的先验知识并提出了相应的提取算法。ICA是胎心电提取中最重要的方法之一，它应用于胎心电提取时首先存在的一个问题是——分离的母体心电成分或其他成分的自动辨识问题。针对这一问题，作者研究了腹壁电中母体心电的R波幅值特征、心率特征及波形特征等先验知识，进而提出了一种可自动辨识ICA分离后母体心电成分的算法，成功率可达到99.7％以上，效果优于现有的各种自动辨识算法。同时实验证实该算法也可用于主成分分析后母体心电成分的辨识。ICA应用于胎心电提取时存在的第二个问题是，它的引入会影响到监测的实时性。针对这一问题，作者通过大量实验发现了一重要的先验知识，即当前数据段的母体心电和胎心电最优合成向量对后续采集的信号同样具有适用性，或者说最优合成向量在一定条件下具有时不变性。这一先验知识的发现可最大限度排除ICA方法的引入对监测实时性的影响，保障算法的实时性。　　(2)研究确认了心电波形周期性方面的先验知识并提出了一种改进的分离提取算法。胎心电分离提取算法中，多数算法会利用母体心电具有一定周期性的特点来设计自己的算法，但不同的算法对这一先验知识的理解不完全一致，相应的算法设计也就出现了差异，有必要研究确认哪一种先验知识版本更为准确。作者通过实验发现，在窦性心律下不同心动周期中的心动持续时间(Heart Beat Span)保持不变，而不同心动周期的零电位期持续时间随瞬时心率而变。有了这一先验知识的确认，作者对现有的使用梳状滤波估计母体心电的方法进行了改进，提出了部分重采样的梳状滤波算法，可以更加准确地对其进行估计。　　(3)研究挖掘了一些其他知识并提出了胎心电分离提取算法的一种完整方案。研究了心电QRS波幅度和RR间期变化的规律，包括:瞬时胎儿心率是否存在周期性的变化规律，胎儿QRS波幅度序列是否存在周期性的变化规律;还有，在瞬时胎儿心率和胎儿QRS波幅度序列存在周期性的情况下，瞬时胎儿心率的周期与瞬时母体心率的周期的比值是否存在规律，胎儿QRS波幅度序列的周期与母体QRS波幅度序列的周期的比值是否存在规律，等。研究了瞬时胎儿心率标准差和极差的分布规律，胎儿QRS波幅度的分布规律，胎儿QRS波幅度标准差和极差的分布规律。研究了胎儿QRS波与母体QRS波的重叠概率。这些知识均可以用于提高胎儿QRS波检测的准确性。最后，综合各种知识，提出了胎心电分离提取算法的一种整体设计框架，并给出一种具体的实现方案。将其与现有几个版本的公开算法进行了比较。　　以上研究内容分别构成了本文核心的第二三四章。论文第五章给出了全文的总结和对未来工作的展望。