胎儿心电(Fetal Electrocardiogram:FECG)中包含着大量的生理信息,能够直观的反应围产期胎儿的生长发育和健康状况,达到对疾病及时发现、及时治疗的目的。目前FECG的主要检测方法有两种：一种是胎儿头皮电极法,另一种是母体腹部电极心电法。胎儿头皮电极法是一种侵入式的检测方法,只能在孕妇生产时使用,会对胎儿和母体造成伤害；而母体腹部电极心电法是非侵入式检测方法,操作简单方便,不会对胎儿和孕妇造成伤害,是当前胎儿心电监护领域的研究热点,但是检测时,FECG被淹没在大量背景噪声中,无法应用于胎儿监护,因此,探索一种有效的方法从混叠信号中提取出有用的胎儿心电信号是至关重要的。独立分量分析(ICA)是一种基于多维信号统计特性的盲源分离算法,在信源和混合模型未知的情况下,仅仅根据观测信号恢复出源信号。近年来ICA受到生物医学工程领域的广泛关注,众多专家学者将ICA应用于胎儿心电的提取,得到了较好的分离结果。无线传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络,在覆盖的区域内感知相关的监测信息,并做出反馈。鉴于上述特点,它在医疗护理领域有着很高的应用价值,而且以家庭为单位的监护将成为未来医疗护理领域的重要发展趋势,具有重要的科研意义和社会价值。本文的研究围绕胎儿心电监测系统展开,详细说明了软硬件模块的设计方案及实现功能,文中主要的研究工作和成果如下：1.研究了基于Infomax算法的胎儿心电提取。对Infomax算法的批处理和在线两种实现方式的应用效果进行了分析和比较,并结合心电信号的特点,采用了一种较为实用的FECG在线获取策略,取得了较好的实验结果。给出了一种基于滑动窗的累积量估计新方法,并应用于Infomax算法的在线实现,改善了在线算法的性能。2.设计并实现了心电信号采集模块,该模块的主要功能是信号放大和滤波预处理。它解决了胎儿心电不易采集的难题,并初步去除了一些噪声信号的干扰,为软件模块提供合理的观测数据,进行后续的分析处理。3.为了方便信息传输,并考虑到不同的应用场合,设计并实现了有线和无线两种网络通信模块。4.针对现有的实验条件,设计了仿真实验来模拟胎儿心电信号的采集。利用采集的仿真数据和真实的临床数据,对系统各个模块的功能进行了验证。本系统的整体架构为胎儿心电监护的实现提供了一种可行性方案。