心电信号的去噪是心电研究领域的重要研究方向。肌电噪声是包含在心电信号中的主要噪声,其频谱与成人和胎儿心电信号都有较大的重叠,在时域中表现为突发性和间歇性变化。经验模态分解（EMD）用于心电信号的去噪,在原理上有利于解决传统滤波方法不能够解决的频谱重叠问题。但是,仍然存在固定阈值不能适应肌电噪声的间歇性变化和软硬阈值去噪策略不能识别和保留小于阈值的有用数据的问题。混合心电信号中的胎儿心电提取是实现胎儿健康诊断、孕期监护和远程医疗的重要手段。盲源分离算法具有从信噪比较低的混合信号中分离出独立源信号的优点,但是由于母体和胎儿心电信号之间存在弱相关性,使得提取胎儿心电的效果欠佳。如何消除母体和胎儿心电信号之间的相关性以提高提取成功率,是盲源分离方法应用于胎儿心电提取的关键问题。随着互联网和远程医疗的快速发展,混合心电信号的压缩采样和重构方法,已成为胎儿心电远程监护领域需要解决的关键技术之一。由于混合心电信号的非稀疏性和包含有母体和胎儿两个心电信号的复杂性,目前除了采用块稀疏贝叶斯学习方法研究混合心电信号的压缩感知外,还未发现更多的参考资料。为了给心电信号去噪和胎儿心电信号提取提供分解工具,提出了集成经验模态分解（IEMD）方法。以CEEMDAN为基础,借助其对信号分解具有完备性的特点,改进中间辅助噪声的构建方法,解决伪模态问题;引入互补噪声减小固有模态函数（IMF）中的噪声残留,进而减少噪声总体数量,提高分解效率;采取平滑滤波方法进行IMF循环筛选的初始化,提高筛选速度和避免QRS波群极值包络引起的样条插值畸变问题。通过对纯净和加噪仿真心电信号的分解,验证了IEMD方法能够有效提高心电信号的分解质量,避免模态混叠和伪模态现象,保持二进滤波器组特性和心电信号分解的完备性。与EEMD相比,IEMD在满足对心电信号进行高质量分解的要求下,噪声总体数量减少到50对以下。通过改变信噪比对含噪心电信号进行分解,表明在较高信噪比时EMD分解仍会有模态混叠现象,IEMD在含噪心电信号的分解上仍具有较明显的优势。针对心电信号中主要存在的肌电噪声和白噪声的去除,提出了基于集成经验模态分解峰值循环剔除策略的心电信号去噪方法（IEMD-TTh PE）。通过IEMD分解心电信号,结合拉依达准则和加窗方法,针对肌电噪声的幅值突变性和时间间歇性,提出了时变阈值;为了保证心电信号IMF中QRS波上小于阈值的有用数据能够识别和保留,研究了峰值循环剔除策略;为了进一步剔除突发产生的相对孤立的大于阈值的噪声,建立了区间阈值辅助去噪方法。通过对仿真成人心电信号和混合心电信号分别叠加肌电噪声和白噪声后进行去噪,验证了本文方法能够有效抑制心电信号中的肌电噪声和白噪声。与现有EMD阈值去噪方法相比,无论从信噪比提升还是从相关系数上,IEMD-TTh PE方法都优于其它方法。针对混合心电信号中母体和胎儿心电信号之间的弱相关性,导致准周期成分提取（QPCE）方法提取胎儿心电信号的成功率不高的问题,提出了基于集成经验模态分解消除母体心电干扰的胎儿心电信号提取方法（IEMD-QPCE）。依据IEMD的二进滤波器组特性和混合心电信号中母体和胎儿心电QRS波能量峰值对应频率的不同,将二者的主要能量分解到不同的IMF中,进而消除母体QRS的相关干扰。通过对消除了母体QRS干扰的多通道混合心电信号的IMF,应用QPCE提取胎儿心电信号的IMF后相加重构胎儿心电信号,有效提高了QPCE对胎儿心电信号提取的成功率。通过对去噪前后的腹部混合心电信号进行胎儿心电信号提取,验证了IEMD-QPCE的提取成功率显著高于传统的PCA、QPCE和ICA方法。通过对IEMD-QPCE成功提取的胎儿心电信号进行性能评价指标统计,结果表明IEMD-QPCE成功提取出的胎儿心电信号具有较好的质量。针对混合心电信号的非稀疏性和包含有母体和胎儿两个心电信号的复杂性,提出了基于频谱切片移位和基带采样的混合心电信号压缩采样与重构方法。通过对有效频率区间的切片,将混合心电信号分解为多个单频带切片信号,对每一个切片信号通过正、余弦函数调制将其频带移位至基带后,按基带进行奈奎斯特速率采样,实现了混合心电信号的压缩。对压缩采样的切片信号进行填零和低通滤波插值,恢复信号为原始采样率序列,反向频率移位后相加,实现了混合心电信号的重构。结果表明,按基带进行奈奎斯特速率采样,能够保证切片频带内信息完整,重构信号不丢失原信号中的有用信息,有效提高了重构质量。与经典的压缩感知方法不同,本文方法不需要稀疏变换和大于稀疏度的冗余通道来保证唯一稀疏解,结果稳定性好,有用频率信息损失小。通过对ADFECGDB和NIFECGDB数据库中混合心电信号进行压缩与重构,验证了本文方法有效提高了有用频率分量信息的压缩率和重构质量。通过对Da ISy数据库中的原始数据和重构数据提取的胎儿心电信号进行比较,表明本文方法压缩重构的混合心电信号不影响胎儿心电的提取。