English
资源说明：本文标题指出研究的主题为“总体经验模态分解能量向量用于ECG能量分布的研究”，这涉及到医学信号处理和分析领域。具体而言，文章聚焦于总体经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法在心电图（ECG）信号处理中的应用。EMD是一种自适应信号处理方法，用于从复杂信号中提取出固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF），以分析其频率成分。
描述部分提到了一项研究，该研究基于1798位孕妇的临床腹壁电数据对南京大学开发的胎儿心电分离技术进行了大样本测试统计。研究成果表明，分离出清晰胎儿心电图并得出准确胎心率的成功率为81.76%，胎心图不够规整但准确率为16.18%，而分离失败的占2.06%。这显示了该分离技术在临床应用中达到了可接受的水平。
文章内容中提及，胎儿心电图分离技术的研究背景之一是非侵入式胎心电检测。这种方法与基于多普勒超声的胎儿监护方法相比，具有无创性，并且没有角度依赖性。然而，由于信噪比较低，分离胎儿心电图的准确性面临挑战。
文中还介绍了一种测试软件，该软件嵌入了自主研发的胎心电分离核心算法，并提供了两种分离处理模式：“自动分离”和“交互分离”。软件界面设计为操作者能够方便地进行胎心电图的分析和分离。自动分离模式适用于信噪比较高的情况，而交互分离模式允许操作者在有噪声的情况下更细致地控制分离过程。
在实验方法方面，研究团队对1798位孕妇的临床实测数据进行了分析，分析了分离效果并进行了分类统计。研究结果对于胎儿心电图分离技术的发展与应用提供了重要的临床评估。
文中的研究人员包括宋琳女士、肇莹女士、李萍女士、管群女士、于琼女士、刘红星先生和刘铁兵先生，分别来自南京大学和南京军区南京总医院。其中，刘红星先生为文章的通讯作者。该文发表于2015年，文章编号为1024-6924(2015)03-0055-02，并被分类为R540.4+1R714.5文献。
关键词包括“胎儿心电图（Fetal ECG）”，“提取（Extraction）”，“评估（Evaluation）”，这些词汇指向了研究的核心内容。研究的意义在于推动胎儿心电分离技术的发展，进而有助于临床对孕妇及胎儿健康状况的监测和诊断。
此外，研究团队在该领域有深厚的研究积累，历时八年开发了多项相关技术，并申请了十余项专利，发表了近10篇论文。研究的重要性也在于为未来研制和临床使用新一代具有分离功能的胎儿心电图机打下基础。
该篇研究论文详细阐述了在临床数据基础上，利用先进算法对胎儿心电图进行分离和分析的过程及其临床评估结果。研究不仅提升了非侵入式胎儿心电检测的准确性，也为医学信号处理领域提供了宝贵的研究经验和技术支持。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
