胎儿心电图(Fetal electrocardiogram，FECG)由于其反映胎儿心脏原始电位的微小变化而较之心音和心磁等监护更加有效，从而具有更为广阔的医用前景。实际孕妇腹壁检测时由于母体呼吸、宫缩和胎动等因素影响，使得原本很弱的胎儿心电除了受母体心电的干扰外，还面临更为复杂的噪声环境，其中可能包括大幅度强脉冲的肌电噪声，这些都给胎儿心电提取带来诸多不便。论文采用母体心电抑制方法来得到更加稳定可靠的胎心率和更完整的胎心电，重点研究在保证尽可能不损失胎儿心电的前提下更精确地进行母体心电干扰抑制。鉴于母体心电波形的稳定和准周期性质，以及其所处的非高斯干扰环境，提出利用基于模型的鲁棒M估计和粒子滤波进行母体分离工作。首先，进行腹壁心电信号预处理与模型初始参数的确定。预处理即研究快速稳定去除心电信号中混杂的基线漂移和工频干扰，并对肌电等脉冲噪声建立统计模型。母体心电模型的初始参数主要利用R波检测和混合心电平均心拍的M估计拟合来得到。接着，建立母体心电的静态模型并利用M估计进行母胎分离。预处理之后混合心电中的胎儿心电和肌电等噪声具有较明显的脉冲性质，导致传统的基于噪声统计特性为高斯分布的估计理论并不适用，因此利用抗差能力强的M估计来进行母胎分离。而且为了提高估计精度将经典三维高斯核模型改进为双半高斯核模型。通过仿真实验对最小二乘法与三种M估计进行性能对比分析，验证了M估计较之最小二乘法母体心电抑制效果更好，但在母胎R波重合情况下母胎分离的稳定性不高，且对母体估计误差较大，适用于母体波形比较稳定的情况。最后，建立母体心电的动态模型并利用粒子滤波进行母胎分离。M估计对腹壁混合心电母胎R波重叠的情况估计并不稳定，作为典型离散动态系统的母体心电，文中利用局部跟踪能力更强的动态鲁棒滤波方法粒子滤波进行母胎分离，且结合更多地母体心电先验知识，将静态双半高斯核模型推导出对应的实时模型：2状态模型和18状态模型。通过仿真实验对扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)进行性能对比分析，验证了2模型下的粒子滤波母体心电抑制效果更好，尤其是在一定程度上解决了母胎R波重合情况，能够得到比扩展卡尔曼滤波和M估计更加稳定精确的胎心率和更完整的胎心电。但其状态估计时间相对较长，适用于实时性要求不高的情况。