3 智能胎儿监护计算机控制系统
计算机控制系统利用Visual C++6.0为程序的开发环境，在Win2000环境中运行。针对系统处理的数据量大且实时性要求高的特点，系统编程时充分运用了多线程的思想。整个系统设置为5个线程，其中管理用户界面，响应用户动作的线程为主线程，生存周期为整个程序的主存期，其它4个线程实现智能控制、通信控制、数据处理算法、监护显示功能，生命周期就是线程函数本身。多线程思想的运用，使系统各个功能模块并行运行，可以大大提高CPU的利用率，满足了系统实时性的要求。其中数据处理算法和智能控制是控制系统关键。
3.1基于coif5小波的胎心音数据处理算法
小波分析提供了一种自适应时域和频域同时局部化的分析方法，无论分析低频或高频局部信号，都能自动调节时-频窗，以适应实际分析的需要。小波分析的实质是将信号x(t)投影到小波函数上，即x(t)与的内积，得到便于处理的小波系数，按照分析的需要对小波系数进行处理，然后对处理后的小波系数进行反变换得到处理后的信号。在实际应用中多采用离散二进小波变换。对于k个离散数据点， 离散二进小波变换为：

（1）

上式说明，小波变换是将离散信号在小波基函数上的投影，不同的m、n代表不同的分辨率（尺度）和不同的时频（平移），小波函数正是通过不同的m、n来调节不同的局部时频和不同的分辨率，即小波的多分辨分析特性能将信号在不同尺度下进行多分辨的分解，并将交织在一起的各种不同频率组成的混合信号分解成不同频段的子信号，因而对信号具有按频带处理的能力。运用小波分析进行信号噪声消除是小波分析的一个非常重要的应用之一。
　　一个含噪声的一维信号的模型可表示为：
（2）

其中：s(i)为真实信号；e(i)为噪声；x(i)为含噪信号。在实际工程中，有用信号通常表现为低频信号或较平稳的信号，噪声信号则表现为高频信号，所以消噪过程可按以下方法进行处理。首先对实际信号进行小波分解，选择小波并确定分解层数为N，则噪声部分通常包含在高频中。然后对小波分解的高频系数进行门限阈值量化处理。最后根据小波分解的第N层低频系数和经过量化后的1～N层高频系数进行小波重构，达到消除噪声的目的，即抑制信号的噪声，在实际信号中恢复真实信号。
超声多普勒胎心音信号经过信号预处理电路，信号频率范围为0—500Hz，其中包含了低于4 Hz的胎儿心跳频率，所以对信号进行波形分析和胎心率计算时应针对信号的低频信息，而不是高频信息；小波变换的多分辨分析特性是随着尺度由细变粗，逐步得到信号的高频到低频，从细节到平滑一系列结果。所以可以利用小波的多分辨分析特性，通过选用合适的小波基，优化分解层数，分离多普勒胎心信号的高频部分和低频部分，并将高频部分全部剔除，得到包含全部胎儿心跳信息的低频部分，通过低频信号频率，计算出胎儿心跳周期，得到胎心率。本系统通过大量实验和理论推导选用构造的小波函数。利用小波具有的正交性、近似对称性、较好的光滑度和正则性的优点，通过6层小波分解提取，得到8Hz以下的第6层低频信号。这时的低频信号基本上就是胎儿的心跳信号。