胎儿心电信号对评估胎儿的健康状况提供重要依据,实时感知胎儿心电信号并且进行分析判断具有重要的临床意义。然而,胎儿心电信号属于微弱生物信号且在采集胎儿心电信号的同时不免受母亲心电的混叠干扰；因此,胎儿心电信号的感知与分离成为了两个技术难点。目前,微弱胎儿心电信号的感知技术主要有传统的湿胶导联前置放大与新型微弱信号电容式耦合躯感器。胎儿心电分离代表性算法有：匹配滤波、自适应噪声抵消、小波变换法、主成成分分析、盲信号处理算法和独立成分分析算法等,但这些算法在胎儿心电分析仪的临床实际应用中并不是很理想。因此,选择一种精良且灵敏度高的躯感器和遴选一种易于工程实现的分离算法,使得易于便捷精巧的可佩戴胎儿感知便尤为重要。鉴于上述原因,本论文在比较胎儿心电感知技术中选择EPIC感知电路用于灵敏的胎儿心电感知,在众多胎儿心电处理算法中选择Torkkola反馈网络用于清晰的胎儿心电提取。论文完成的主要工作如下：首先,介绍传统的湿胶导联前置采集模块和新型的非接触式EPIC传感器等微弱心电信号的感知的方法；其次,阐述在设计胎心电感知系统中用到的胎儿心电预处理算法和分析在胎儿心电系统中用到的分离算法；第三,在胎心电感知系统的设计中,利用Torkkola反馈网络进行胎儿心电提取,进行了Torkkola反馈网络算法的仿真、硬件加速实现；最后,阐述胎儿心电感知系统的软件和硬件设计和提出可穿戴式胎儿心电信号传感系统的远景。