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user: 3. 多通道信号来源 胎儿心电图是评价胎儿心脏生物电活动的独立信号来源。采用多通道方法分析胎儿心电图主要是基于盲源分离法，然而它不仅仅应用于提取胎儿心电图，其在生物医学信号处理中也颇具前途和发展。盲源分离分为基于高阶统计信息的方法和基于二阶统计信息的方法，前者采用独立分量分析，后者采用奇异值分解、主成分分析或周期分量分析。然而，还有许多其他的方法，它不是基于盲源分离法，如序列分析、巴罗斯算法、张氏算法等。 3.1. 独立分量分析(Independent Component Analysis， ICA) 独立分量分析是目前应用最广泛的非自适应提取方法。这种方法假设各成分在统计上是不相关的，并且需要放置在母体腹部的电极数量与不相关信号源的数量相同，因此在从腹部信号中提取胎儿和母体成分时，独立分量分析至少需要两个电极。使用太多的电极是无用的，因为每个电极都会产生自身的噪音。在独立分量分析的预处理中采用了轴心法，使向量成为一个零均值变量，从而得到了一个向量不相关、方差统一的新向量。目前提出了许多基于独立分量分析的算法，如快速独立分量分析算法、单通道独立分量分析算法、特征矩阵联合近似对角化算法、最小瑞尼交互信息算法、最大熵算法、多维独立分量分析算法、非参数独立分量分析算法、多变独立分量分析算法、正交群独立分量分析算法、基于全乘正交群的自适应独立分量分析算法、皮尔森独立分量分析算法等。从母体QRS波群中提取胎儿R波峰时，独立分量分析的准确率接近97.47% [ 5 ]。 3.2. 奇异值分解(Singular Value Decomposition， SVD) 它是一种由数据驱动的空间滤波技术和分解方法，通过最大化信号分离的几个统计量从数据本身创建所需的基函数。这种方法是基于一个向量空间到另一个向量空间的矩阵变换，基本的数学方程是 Y = U T X 。这种方法的计算量比较大 [ 14 ]。 3.3. 主成分分析(Principal Component Analysis， PCA) 主成分分析方法是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在搜索简化统计问题的过程中，主成分分析丢失的信息最少。该方法也可用于寻找从统计的独立源中分离信号的线性组合。该方法是通过使用一个新的坐标系统而确定数据来实现的，操作是双向的，不会丢失任何信息 [ 15 ]。 3.4. 周期分量分析(Period Component Analysis， πCA) 周期分量分析是对噪音进行破坏性干扰，对频谱的周期成分进行改善。该方法避免了基音周期自相关的低效性，因此周期分量分析不需要很长的延迟线，并且与原始采样速率相反，以时钟速率按基音的顺序对信号进行相关。该方法寻求具有最大周期结构的线性混合，使周期测度最小化 [ 16 ]。 3.5. 序列分析(Sequential Analysis， SA) 序列分析利用干扰的先验信息提取信号。该方法由基线漂移消除器、电力线干扰消除器、QRS检测器、母体心电信号消除器和胎儿心电信号检测器组成 [ 17 ]。独立分量分析的胎儿心率检出率为60%，而序列分析的胎儿心率检出率为85%，明显优于前者，此外在信噪比的降低上也有显著的优势。 3.6. 巴罗斯算法(Barros’s Algorithm， BA) 巴罗斯算法属于盲源提取算法，它是一种学习算法，可以从源信号的线性混合中提取单个源信号，而盲源分析方法则是提取所有的源信号。它是一种非常简单的批处理学习算法，用于对具有时间结构的特定信号进行半盲提取，从线性混合物中提取信号。虽然该方法使用了信源和独立分量分析的顺序盲提取的概念，但该方法并不假设信源在统计上是独立的，并不是盲目地进行提取，而是半盲目地进行提取，利用原始源的自相关函数的先验信息进行信号提取 [ 18 ]。该方法能够有效地提取胎儿心电图信号，且在迭代次数较少的情况下，具有很好的高效性。 3.7. 张氏算法(Zhang’s Algorithm， ZA) 张氏算法利用其峰度值范围的先验知识，从腹部心电图信号中提取胎儿心电图信号。该方法是基于对信号峰度范围的估计，其主要问题是对峰度的估计存在误差，因此很大程度上影响了该方法的性能 [ 19 ]。 3.8. 偏态方法(Skewness Method， SM) 这是一种轻量级的算法，它使用了关于其偏度的先验知识来提取胎儿心电图信号。通过偏度定义了一个代价函数，该函数更新了提取胎儿心电图信号的权向量。本方法利用真实和合成的世界数据进行综合实验，从而得到胎儿偏态值的范围 [ 20 ]。该方法提高了提取信号的质量，降低了提取胎儿心电图所需的计算量。 3.9. 质量指标优化(Quality Index Optimization， QIO) 质量指标优化是一种新的提取腹部心电图信号的方法。该方法利用伪周期特征和QRS波的时间、形状，设计综合伪周期特征的质量指标(QI)。对于胎儿心电图提取，是通过创建一个用于胎儿心电图质量指标(fQI)和一个用于母体心电图的质量指标(mQI)实现的 [ 21 ]。该方法可在独立源中自动区分母体心电图或胎儿心电图，因此在胎儿心电图信号较弱时仍可使用。 3.10. 多项式矩阵特征值分解(Polynomial Matrix Eigenvalue Decomposition， PEVD) 采用多项式矩阵特征值分解方法是对宽带噪音子空间进行评估，采用二阶序贯最优旋转算法，具有较强的去相关性和光谱优化特征。该方法在分解的基础上实现了对胎儿心电图信号子空间的评估，是一种盲源或混合矩阵的先验知识算法，但需依赖于空间及时间的协方差矩阵盲源方法，从而从腹部心电图信号分离出胎儿心电图信号 [ 22 ]。该方法具有较高的准确性和稳定性，且不需要以母体心电图作为参考信号。 3.11. 模糊c均值聚类方法(Fuzzy C-Means Clustering Method， FCM) 模糊c均值聚类方法是一种简单有效的多胞胎案例判断和多胞胎数量估计方法，为后续的胎儿心电图盲提取方法提供了先验知识。该方法的目标是选取c个初值作为初始聚类中心，通过迭代将数据对象分割成类，使相同的类最小化，不同的类最大化。它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的 [ 23 ]。该方法为非常有效、准确和安全的胎儿心电图提取方法，并可用于判断多胞胎病例。 3.12. 压缩感知(Compressed Sensed， CS) 又称压缩采样、压缩传感。压缩感知包括采样和压缩两个阶段，是无线生物信号监测系统中一种非常有趣的方法。它作为一个新的采样理论，通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的进行信号重建。该方法是基于压缩域中分量的稀疏表示，由独立分量分析而实现 [ 24 ]。可用于腹部胎儿心电图的压缩，并可获得实时胎心率信息。 3.13. 母体成分抑制法(Maternal Component Suppression Method， MCSM) 该方法依赖于在连续的母体心脏周期中对母体P-QRS-T波群的测定，并设定为模板，通过对模板P-QRS-T波群与连续复合物的时间同步进行减法。母体成分抑制法首先确定基准点ti，然后通过对足够的波群确定平均P-QRS-T波群，再确定ai因子，最后从基准点腹部心电信号中减去模板从而获得胎儿心电图信号 [ 25 ]。这种方法不需要任何胸部信号，也不需要严格限制测量电极的位置，该方法可以在不影响胎儿心电图信号的情况下完全抑制母体心电图信号，但不能抑制所有其他噪声成分。 3.14. πTucker 该方法采用心脏信号形态学的准周期性质和Tucker分解的目标函数，从腹部心电图信号中提取胎儿心电图信号。它是一种迭代算法，只需20次迭代就能得到满意的结果，可以在源空间中自动选择所需的组件 [ 26 ] ，具有良好的性能。 3.15. 多元经验模态分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition， MEMD) 经验模态分解法是一种针对非线性和非稳态真实世界信号的全数据驱动方法。多元经验模态分解基于经验模态分解法，把信号分成一组有限的模态函数。该方法首先通过比较多元经验模态分解发现相似索引模态函数，消除噪音较大的信号通道；然后对剩余的噪音信号通道进行去噪，消除相似索引的模态函数；最后从腹部心电信号中剔除母体心电图信号，用连续小波变换检测胎儿心电图信号 [ 27 ]。该方法对检测到的胎儿心电图信号与真实胎心率信号具有较高的相关性，可用于胎心率的监测。