1.一种用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对母体心电信号和胎儿心电信号进行双通道采集，获得母体心电信号序列和胎儿心电信号序列，并采集母体的母体特征信息，其中，所述母体特征信息包括多个特征类别的特征信息，所述多个特征类别包括年龄、体征、心率和血压；

分别按照多个特征信息，根据所述母体心电信号序列进行母体心电噪声预测，获得多个母体心电噪声序列；

采集母体的活动图像序列，分别按照多个特征信息，进行肌电噪声信号预测，获得多个母体肌电噪声序列；

对所述胎儿心电信号序列进行噪声优化处理，获得最优滤噪胎儿心电信号序列，其中，在噪声优化处理过程中，对所述胎儿心电信号序列进行随机滤噪，获得滤噪胎儿心电信号序列和噪声信号序列，计算噪声信号序列和所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列的相似度，进行优化，随机滤噪包括通过随机的不同的滤波参数对胎儿心电信号序列进行随机滤波。

2.根据权利要求1所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，对母体心电信号和胎儿心电信号进行双通道采集，获得母体心电信号序列和胎儿心电信号序列，并采集母体的母体特征信息，包括：对母体心电信号和胎儿心电信号进行双通道采集，获得母体心电信号序列和胎儿心电信号序列；

按照多个特征类别，采集母体的多个特征信息，整合获得母体特征信息。

3.根据权利要求1所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，分别按照多个特征信息，根据所述母体心电信号序列进行母体心电噪声预测，获得多个母体心电噪声序列，包括：根据所述多个特征类别，训练包括多个心电噪声预测分支的心电噪声预测器；

分别将所述多个特征信息和所述母体心电信号序列组合，分别输入所述心电噪声预测器内的多个心电噪声预测分支内，预测输出获得多个母体心电噪声序列。

4.根据权利要求3所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，根据所述多个特征类别，训练包括多个心电噪声预测分支的心电噪声预测器，包括：根据所述多个特征类别，在历史时间内的母体心电噪声检测数据内，分别采集获得多个样本特征信息集合、样本母体心电信号序列集合，并采集样本母体心电噪声序列集合；

分别采用所述多个样本特征信息集合、样本母体心电信号序列集合和样本母体心电噪声序列集合，训练多个心电噪声预测分支；

组合所述多个心电噪声预测分支，获得心电噪声预测器。

5.根据权利要求1所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，采集母体的活动图像序列，分别按照多个特征信息，进行肌电噪声信号预测，获得多个母体肌电噪声序列，包括：采集母体的活动图像序列；

根据所述多个特征类别，在历史时间内的母体肌电噪声检测数据内，分别采集多个样本特征信息集合、样本活动图像序列集合，并采集样本母体肌电噪声序列集合；

采用所述多个样本特征信息集合、样本活动图像序列集合和样本母体心电噪声序列集合，基于卷积神经网络，训练多个肌电噪声预测分支，组合获得肌电噪声预测器；

将所述多个特征信息和活动图像序列组合，分别输入所述肌电噪声预测器内的多个肌电噪声预测分支，预测输出获得多个肌电噪声序列。

6.根据权利要求1所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，对所述胎儿心电信号序列进行噪声优化处理，获得最优滤噪胎儿心电信号序列，包括：对所述胎儿心电信号序列进行随机滤噪处理，获得第一滤噪胎儿心电信号序列和第一噪声信号序列；

分析计算所述第一噪声信号序列与所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列的相似度，获得第一滤噪相似度；

对所述胎儿心电信号序列进行噪声优化处理，直到优化处理收敛，输出滤噪相似度最大的滤噪胎儿心电信号序列，获得最优滤噪胎儿心电信号序列。

7.根据权利要求6所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，分析计算所述第一噪声信号序列与所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列的相似度，获得第一滤噪相似度，包括：分别分析所述第一噪声信号序列与所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列的相似度，获得多个第一心电噪声相似度和多个第一肌电噪声相似度；

获取所述多个特征类别的多个特征信息集，根据所述多个特征信息在所述多个特征信息集内的出现比例，分配获得多个特征权重；

采用所述多个特征权重，对所述多个第一心电噪声相似度和多个第一肌电噪声相似度进行加权计算，获得第一加权心电噪声相似度和第一加权肌电噪声相似度，并计算均值获得第一滤噪相似度。

8.根据权利要求7所述的用于胎心信号的噪声优化处理方法，其特征在于，分别分析所述第一噪声信号序列与所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列的相似度，获得多个第一心电噪声相似度和多个第一肌电噪声相似度，包括：采集样本信号序列组合集，并对每个样本信号序列组合内的两个样本信号序列进行相似度标注，获得样本相似度集合；

采用所述样本信号序列组合集和样本相似度集合，训练噪声信号相似度识别器；

将所述第一噪声信号序列分别组合所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列，输入所述噪声信号相似度识别器，输出获得多个第一心电噪声相似度和多个第一肌电噪声相似度。

9.一种用于胎心信号的噪声优化处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1‑8任意一项所述的一种用于胎心信号的噪声优化处理方法，所述系统包括：信号采集模块，用于对母体心电信号和胎儿心电信号进行双通道采集，获得母体心电信号序列和胎儿心电信号序列，并采集母体的母体特征信息，其中，所述母体特征信息包括多个特征类别的特征信息，所述多个特征类别包括年龄、体征、心率和血压；

心电噪声预测模块，用于分别按照多个特征信息，根据所述母体心电信号序列进行母体心电噪声预测，获得多个母体心电噪声序列；

肌电噪声预测模块，用于采集母体的活动图像序列，分别按照多个特征信息，进行肌电噪声信号预测，获得多个母体肌电噪声序列；

噪声优化处理模块，用于对所述胎儿心电信号序列进行噪声优化处理，获得最优滤噪胎儿心电信号序列，其中，在噪声优化处理过程中，对所述胎儿心电信号序列进行随机滤噪，获得滤噪胎儿心电信号序列和噪声信号序列，计算噪声信号序列和所述多个母体心电噪声序列和多个母体肌电噪声序列的相似度，进行优化，随机滤噪包括通过随机的不同的滤波参数对胎儿心电信号序列进行随机滤波。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机软件程序；

处理器，用于读取并执行所述计算机软件程序，进而实现权利要求1至8中任意一项所述的一种用于胎心信号的噪声优化处理方法的步骤。