胎儿心脏是供应全身氧和营养的器官，胎儿心率是标志胎儿健康状况的重要生理指标，在围产期及分娩过程中实施胎儿心率监护对了解胎儿的健康状况有着十分重要的意义。目前最常用的胎心监护方法是通过超声多普勒方法，由于超声多普勒胎心信号是典型的生物医学信号，受到人体本身、外部环境等诸多因素的影响，有着一般信号所没有的特点。针对超声多普勒胎心信号具有信号弱、信噪比低、非平稳等随机性特点，本文讨论了处理的方法及系统实现。　　 本文首先研究了超声原理以及多普勒效应，分析了超声多普勒胎心信号的特征，针对胎心多普勒信号数据量大而且要求具有实时性的特点，设计了前端采集电路。　　 为了在信号噪声极强的环境中得到正确的胎心率，本文对常用的胎心信号处理方法进行了研究比较。并对最常用的自相关处理方法进行了研究以及算法仿真，得到了胎心率曲线。由于自相关法并没有把原始胎心信号中的噪声去除，原始信号的周期特征并不能很好的体现出来，最后导致运算后的结果并非十分精确。　　 针对自相关处理方法的不足，本文采用小波变换算法进行处理。利用在时域和频域都具有良好局域性的小波函数将信号在不同频带上的特征反映在相应的分析尺度上，同时，根据小波分析能对信号的突变处进行检测并对其性质加以区分，对信号进行处理。在研究了小波理论之后，针对多普勒胎心信号的特征，选择特定的小波基、分解层数及阈值对胎心信号进行消噪处理。再此基础上，进行包络峰值检测，并计算出实时胎心率，经过算法仿真后，得到了比较理想的结果。　　 为了将理论算法投诸实践，实现多普勒胎心处理仪的产品目标，本文基于ADI公司的BF-533 DSP平台设计了多普勒胎心处理仪的硬件系统。由于实际产品对信号处理的实时性、准确率有着较高要求，本文将小波变换算法用C语言实现，移植到DSP平台上。　　 最后，作者对自己的研究工作进行了总结，并对超声多普勒胎心信号研究的前景进行了展望。