【 摘   要 】 胎动信号的监护可以有效预防胎儿死亡。针对胎动发生时引起母体腹壁压力改变这一生理特征，构建一个基于加速度传感器的胎动信号采集系统，从母体腹部提取到胎动信号并发送给终端设备。针对母体腹部提取的胎动信号成分复杂、信噪比较低的特点，采用小波软阈值去噪方法对采集的信号进行去噪处理，有效地去除了信号中的噪声部分。 

　　【 关键词 】 信息处理技术;胎动信号;信号采集系统;小波变换 

　　【 中图分类号 】 TP39            【 文献标识码 】 A 

　　A Study of Fetal Movement Signal Acquisition and Analysis Method Based on Wavelet Transform

　　Ge Gao-fa 

　　（School of Internet of Things Engineering Jiangnan University   JiangsuWuxi  214122） 

　　【 Abstract 】 Fetal Movement signal monitoring is an important measure for prevention of perinatal maternal fetal death. As maternal abdominal pressure changes caused by fetal movement， the author built a fetal signal acquisition system based on acceleration sensor， it could acquire fetal movement signal from maternal abdomen， and then it sent the signal to the terminal device. As the fetal movement signal acquired from maternal abdomen is complex and low SNR， the author used wavelet soft-threshold denoising method to remove noise， and the noise was removed. 

　　【 Keywords 】 information processing technology; fetal movement signal; signal acquisition system; wavelet transform 

　　1    引言 核心期刊

　　胎儿胎动监护技术对确保母婴安全具有十分重要的意义。在一些疾病引起胎死宫内之前，母体腹中胎儿先出现胎动减少或消失，然后胎心消失。从胎儿胎动减少到胎儿胎心消失可长达12～48小时，如果能抓住这个警报信号对孕妇采取有效急救措施，仍可救活腹中胎儿。胎动信号属于生物医学信号，由于受到人体诸多因素的影响，会有信号弱、噪声强、频率范围一般较低、随机性强、非平稳性等特点。正是因为这些特点，如何从这些信号中提取所需信息是一个既复杂又重要的课题。 

　　小波分析已广泛应用于信号处理、语音处理、机械故障诊断与应用等领域。由于小波函数在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，能将不同频带上的信号特征反映在相应的分析尺度上，因此有利于对胎动信号进行检测和处理。 

　　2    胎动信号的采集 

　　胎儿胎动信号监测系统的硬件主要包括数据采集单元、数据处理单元、微控制器、数据传输单元和终端设备。其硬件总体构成图如图1所示，胎动信号家庭检测系统如图2所示。 

　　胎儿胎动数据采集采用的是飞思卡尔公司生产的MMA8451Q三轴加数度传感器。数据处理单元，包括放大电路、A/D转换电路。放大电路将传感器采集到的微弱信号放大，放大后的模拟信号经A/D转换电路转换成数字信号。微控制器采用新唐公司生产的ARM Cortex M0。胎儿胎动监测系统通过蓝牙或USB将采集的数据传输到终端设备上。 

　　3    胎动信号的处理 

　　3.1  带通滤波器去噪 

　　传统的去噪方法将伴有噪声的信号通过一个滤波器， 如带通滤波器，滤掉信号中的噪声频率成分。本文设置了一带通滤波器，其参数：带宽为3Hz～20Hz，数据采样率为100Hz，衰减系数为10dB。系统采用FIR数字滤波器，加Hamming窗，这样可以提供很好的线性相位。 

　　胎动信号经滤波器滤波后信噪比为17.4369 dB，起到了去噪效果。 

　　3.2  小波去噪 

　　原始胎动信号是一个非平稳、非各态遍历的随机信号，而小波变换能把信号分解成不同频段，还可以表达信号在时域上的特征，所以小波变换成为信号分析工具的首选。信号小波去噪主要分为小波分解、选取小波分解高频系数阈值、小波重构这三个步骤。首先选择一合适的小波基并确定分解层数N，对胎动信号进行N层小波分解得到1～N层低频系数和高频系数。由于噪声信号多集中于高频部分，所以再对1～N层高频系数选取合适的阈值进行量化处理，小于阈值的部分认为是噪声。最后对低频部分和经过阈值量化处理后的高频部分进行信号重构。 

　　针对胎动信号的特点，在利用小波算法分析信号时，为了保证处理的有效性、准确性和运行效率，小波基函数的确定至关重要。本文选取db6小波函数，它具有紧支撑性、双正交性、正则性等优点。胎动信号最高频率成分一般为15Hz左右，本文提取胎动数据时设定其采样频率为100Hz。胎动信号的主要频率范围集中在3～15Hz，通过理论推导和实验对胎动数据进行三层小波分解，得到胎动信号的低频部分和高频部分。图5为胎动信号经db6小波三层分解后低频部分波形图。 

　　在小波去噪中，最关键的就是阈值规则的选取以及值的确定，它直接关系到信号去噪的质量。本文采用软阈值法小波去噪，除了最粗尺度的信号外，将各细节信号作阈值处理，阈值为： 

　　λ=σ                                          （1） 

　　当某位置小波变换值大于阈值时置为该位置小波变换值的绝对值与阈值的差值，否则置零，用公式表示为： 

　　y（x）=sgn（x） * （|x| -T）       |x| ≥T 

　　0                   |x| ≤T               （2） 

　　sgn（ ）代表符号函数。去噪后的波形如图6所示。 

　　胎动信号经小波去噪后的信噪比为40.9737 dB。 

　　4    结束语 

　　通过信号采集系统采集到的原始胎动信号，经信号处理后能够成功提取胎动部分。胎动处理中带通滤波器去噪后的信噪比明显低于小波去噪后的信噪比，证明小波去噪可以很好地去除原始胎动信号中的噪声部分。 

　　参考文献 

　　[1] 吴益珍.胎动计数的临床意义[J].实用妇科与产科杂志，1987年，3（6）：285. 

　　[2] 张爽.胎儿胎动信号检测与分析[D].长春：长春工业大学，2006. 

　　[3] 张德丰. MATLAB小波分析[M].北京：机械工业出版社，2012.