Matlab导联胎儿心电信号提取与分析仿真+ICA算法(7)
随着集成电路技术及计算机网络技术的快速发展，现有的理论也必须不断地完善发展。虽然独立分量分析技术近些年来得到了很好的发展，但随着时代的发展，各种新的方法和不同手段都开始引入到心电信号提取中来，已经不满足于简单的信号提取与分离，甚至是采集和显示。心电信号的主要研究和发展趋势包括以下几个方面。
(1) ECG分析自动化
从目前国内外一些相关信息来看，ECG分析自动化还没有取得突破性进展。主要原因是由于心电信号过于微弱且复杂，缺乏一套令人满意度很高的算法，因此，在ECG自动分析方面还需要投入大量研究工作。运用多种方法交叉分析是发展的一个热点也是趋势，如小波分析、模式识别、神经网络等。
(2) 小型化、采集同步化
随着集成电路技术的高速发展，心电分析仪器逐渐趋于小型化、便携化。如，便携式心电监护仪就表征了此发展方向。
(3) 网络化
随着网络技术的不断发展，远程医疗[15]与诊断系统也逐渐开始崭露头角，因此，将心电分析设备与互联网相连用以实现心电信号现场采集、即时传输和远程诊断必将成为未来广泛发展的一个主流方向。同时，这也更有益于实现医疗资源共享，推动心电医学的实用化发展。
(4) 采集、存储数据的标准化
为制定国际统一心电信息方面的有关资料传输的标准而不懈努力，目的就是为了达到采用不同类型的心电检测提取设备采集的心电图信息都能够进行相互传输与交流。目前，最常用也是普及最广的数据库是MIT-BIH标准心电信号数据库，数据库的建立有利于资源的共享和信息交流。
5. 结束语
针对胎儿心电图的提取问题，本文利用胎儿心电信号与其他信号统计独立，同时又具有一定自相关结构的特征，运用独立分量分析算法实现对混合信号的信号分离。仿真试验证明，该算法可以较好地提取出所需要的有用信号，能有效地抑制各种噪声，使提取出的FECG更为清晰。尽管该算法需要事先估计FECG的周期，提取出的信号幅度有一定误差，但这种方法人工干预少，不受电极位置的影响，总体还是比较理想的一种方法。此外，还可以试图将这种方法进行改进，改成在线处理(Block Online)形式，提取效果可能更好。