利用径向基函数神经网络，提取出胎儿心电信号

资 源 简 介

利用径向基函数神经网络，提取出胎儿心电信号

详 情 说 明

胎儿心电信号提取是生物医学信号处理中的重要挑战，由于母体心电信号的干扰，传统方法往往难以准确分离。径向基函数神经网络为解决这一问题提供了有效方案。

该方法的理论基础在于径向基函数神经网络的非线性拟合能力。网络结构通常包含三层：输入层接收混合的ECG信号，隐含层使用高斯核函数等径向基函数进行非线性变换，输出层则负责重建目标信号。这种结构特别适合处理非线性的生物电信号。

实现过程首先需要采集母体腹部的混合心电信号，其中包含母体心电、胎儿心电以及各种噪声。通过预处理阶段去除基线漂移和工频干扰后，将信号输入到训练好的径向基函数神经网络。网络通过调整隐含层的径向基函数中心和宽度参数，逐渐学习到母体心电信号的特征模式，最终在输出端得到分离后的胎儿心电信号。

关键技术难点包括网络结构的优化设计、训练算法的选择以及性能评估标准的建立。常用的方法包括正交最小二乘法进行网络训练，采用均方误差和信噪比作为评价指标。相比传统的自适应滤波方法，径向基函数神经网络能更好地处理信号间的非线性关系，在复杂环境下表现出更强的鲁棒性。