基于MATLAB的胎儿心电信号提取：RBF/BP神经网络与ANFIS智能模型应用

资 源 简 介

本项目应用MATLAB实现RBF神经网络、BP神经网络和ANFIS三种智能模型，通过信号预处理与网络训练，从母体腹部混合心电信号中精确分离胎儿心电信号，提升胎儿监护准确性。

详 情 说 明

胎儿心电信号提取系统

项目介绍

本项目开发了一套基于三种先进神经网络的胎儿心电信号提取系统，旨在从母体腹部采集的混合心电信号中准确分离出胎儿心电信号。系统采用径向基函数神经网络（RBFNN）、反向传播神经网络（BPNN）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）三种方法，通过对比分析确定最优提取方案，为胎儿健康状况监测提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多方法融合：集成RBF神经网络、BP神经网络和ANFIS三种智能算法
• 完整处理流程：包含数据预处理、模型训练、信号分离和性能评估全流程
• 精准特征提取：能够准确识别胎儿QRS波群并计算心率变异性
• 性能量化评估：提供信噪比改善程度、均方误差、相关系数等多种评估指标
• 可视化分析：生成信号处理各阶段的直观图表展示

使用方法

1. 准备输入数据：将多通道母体腹部混合心电信号以MATLAB数组或文本格式准备好，数据维度应为[采样点数 × 通道数]，采样率建议在250-1000Hz范围内

1. 运行主程序：执行主函数启动系统处理流程

1. 参数配置：根据实际数据特性调整神经网络参数和预处理设置

1. 结果获取：系统将输出提取的胎儿心电信号、性能对比指标和分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 神经网络工具箱
• 模糊逻辑工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持MATLAB数据格式的运行环境

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了数据加载与预处理、三种神经网络模型的初始化与训练、胎儿心电信号的分离提取、处理效果的定量评估以及结果可视化的完整流程集成，为用户提供一站式的胎儿心电信号分析解决方案。