【摘 要】
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现有独立分量分析（ICA）方法易陷入局部极优值,从而使提取出的胎儿心电信号（FECG）中常混有部分母体心电（MECG）。为解决该问题,本文提出一种基于独立分量分析和遗传算法（GA）的新的胎儿
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现有独立分量分析（ICA）方法易陷入局部极优值,从而使提取出的胎儿心电信号（FECG）中常混有部分母体心电（MECG）。为解决该问题,本文提出一种基于独立分量分析和遗传算法（GA）的新的胎儿心电信号提取方法。该方法首先利用遗传算法在全局空间内搜索最优值,然后又通过基于峭度的固定点算法的迭代核加强局部搜索,因而增强了算法的分离能力。该算法适用于超高斯和亚高斯信号同时存在的情况,并且具有遗传算法所有的收敛性强的优点。实验结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,而且与传统的独立分量分析方法相比,具有更优异的分离
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