胎心率监护是产科临床必备的常规检查项目,对孕妇围产期的胎儿健康检测有重要意义。胎心率电子监护是通过超声与压力传感器获取胎儿心率、母亲宫缩压力以及胎儿活动标记信息,产科医生综合这三类信息来分析判断胎儿是否有宫内窘迫。因此,胎心率的准确提取、胎心宫缩曲线的模式识别以及胎动的正确标记是胎心率电子监护的关键技术。本文研究胎心率提取技术和胎动信号自动识别算法,在此基础上设计和实现一套产科中央监护工作站软件系统。在胎心率提取方面,本文结合多普勒信号包络曲线和平均幅度差函数曲线的特征,设计一套极值点搜索方案和一个基于集成学习的胎心率周期识别模型来提高胎心率计算的准确率。实验结果表明:本文的方案可以较有效地筛选出最佳胎心周期。针对胎监探头可能会探测到孕妇腹主动脉信号而出现胎心率计算错误的情况,本文提出了一个基于快速傅里叶变换的信号源识别模型,利用支持向量机模型对一定时间窗口内的信号频谱特征进行识别以鉴别是否检测到母亲的腹主动脉信号。实验结果表明:在监控窗口不少于6.4秒的情况下,窗口内超过88%的信号被本模型判断为腹主动脉信号时进行预警误报率最低,识别效果达到最佳。在胎儿活动信号自动识别方面,本文对通过超声传感器获取的胎儿活动图信号曲线进行基线计算,利用动态阈值检出胎儿活动信息。通过综合胎心率加速信息、母亲宫缩信号以及胎儿活动信息进行多判据的综合胎儿活动判定,并按产科专家的需求,在胎心率曲线图中实时标记出胎儿活动标记。实验结果表明:98.57%的自动胎动标记与专家标记情况一致,75.36%的自动胎动标记满足实时标记需求,胎动信号识别算法具有良好的实用性和有效性,可满足产科临床医生的需求。在上述工作的基础上,根据医院产科的实际需求,设计和实现一套产科中央监护工作站软件系统。本系统能满足医院产科对胎心率电子监护的临床需求,实现多床位的胎心率电子监护。