关键字 |
| 自适应滤波器、小波变换、LMS算法,RLS算法。 |
我的介绍。 |
| 我们的人体由各种类型的生物医学信号的基础上,我们可以发现人类的健康状况。当监控这些生物医学信号,噪声的干扰会导致错误的诊断。由于仪器、周边环境、物理因素可能发生的噪音。各种噪音主要是影响生物医学信号的电子噪声、运动工件,肌肉噪声,电源线干扰。由于电源的波动(假设)47赫兹到53赫兹之间,我们不能消除噪音有效使用陷波滤波器在50 hz。静态过滤删除所有47赫兹和53 hz之间的频率,从而过度降低敏感的生物医学信号的质量像心电图自心跳也可能会拒绝范围频率成分,这将导致错误的诊断。为了防止这种损失的敏感信息的自适应滤波器已被使用。自适应滤波器可以跟踪的实际频率的噪声波动通过输入来自病人和电源。 |
| 在生物医学信号处理领域,一些论文已经提出适应性解决方案基于提出的各种算法。心电图信号降噪的性能研究和比较的LMS和RLS算法进行[1]。呼吸信号的降噪,自适应算法的性能研究和比较是在[2]讨论。心电信号的降噪使用自适应滤波技术在生物遥测术提出了[3]。应用小波变换和傅里叶变换相比,其优点是在[4]。运动工件取消动态心电图检测的测量系统在心脏疾病是在[5]。删除50 hz电源线ECG信号和干扰比较研究分析了LMS和NLMS [6]。应用LMS算法及其成员删除各种工件在ECG信号在[7],[8]。不同的行为均方误差自适应算法,收敛性和稳态分析分析了[9]- [10]。自适应滤波的性能分析[11]讨论了心率信号。 Adaptive filter algorithms basic concepts and mathematical support for all the algorithms are taken from [12]. |
二世。噪声的自适应滤波器 |
| 在生物遥测术,可能有很多错误的诊断的机会由于噪音在生物医学信号的中断。主要是生物医学噪音发生电子噪声、运动工件,肌肉噪声,电源线干扰。这些噪音的帮助下克服自适应滤波器。 |
| 1。运动工件 |
| electrode-skin阻抗的变化与电极运动导致瞬态基线变化把工件运动的一种方式。假定运动工件的主要原因是其主体振动或运动。由于运动工件,有关病人信息监控是倾斜,导致违规行为的数据会导致错误的诊断。它可以最小化通过适当的电子线路的设计和设置。工件的峰值幅度和持续时间变量,因为所有的生物医学单位是敏感的设备,它可以皮卡的电信号可以修改实际的生物医学信号。 |
| 2。电力线路干扰 |
| 电源线干扰测量的主要干扰生物医学潜力。它由50 hz皮卡和谐波可以建模为正弦信号和正弦曲线的组合。信号的振幅、频率等特征模型中电力线噪声需要不同根据测量情况一旦设定,在探测器评估它不会改变。很难衡量潜力高分辨率小于1 v由于电力线噪声。 |
| 3所示。电子噪声 |
| 皮肤与电极之间接触的损失雷竞技网页版会导致电子噪声。生物医学信号是由各种类型的声音打断了。这里电极本身作为一个来源的噪音。这些噪音发生快速基线过渡衰减指数的基线值,叠加50 Hz组件。在继承,这种快速基线过渡只能发生一次也可能迅速发生几次。 |
| 4所示。肌肉噪声 |
| 肌肉噪声主要是由于肌肉在运动测量的信号。由于肌肉噪声,等这些myographic信号的时间和频率参数计算肌电图(EMG)和vibromyographic (VMG)信号将改变原始生物医学信号将导致错误的诊断。 |
三世。自适应滤波器 |
| 系统是适应当它试图调整其参数的帮助下会议一些明确的目标或目标,取决于系统状态和它的环境。所以系统本身需要调整,以应对一些现象,根据其发生的环境。自适应滤波器是自我设计的过滤器根据一个算法过滤器可以“学习”最初的输入数据和跟踪他们是否时间不同。这些过滤器估计确定性信号和消除噪声不相关的确定性信号。为了设计一个滤波器的先验知识所需的响应是必需的。当没有这样的知识由于改变滤波器的本质要求。是不可能设计一个标准的数字滤波器。在这种情况下,自适应滤波器是可取的。自适应滤波器不断改变他们的脉冲响应以满足给定的条件。他们能够学习从当前状况的统计和改变他们的系数以达到一定的目标。 The block diagram of adaptive noise canceller is shown in Figure |
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四、自适应滤波器算法 |
| 自适应滤波器算法大致分为随机梯度方法(即。最小均方算法)和最小二乘估计(即。递归最小二乘算法) |
| 1。最小均方(lms) |
| LMS算法是一个方法来估计和瞬时值梯度向量。它改变了利用自适应递归滤波器的权重。 |
| 给出了误差估计e (n) |
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| w (n)代表了自适应滤波器系数在时间n。μ代表了步长。如果μ太小,佤邦¯害怕害怕一个½¯½很小,s o itconverge最优解会太长了。如果μ太大,佤邦¯害怕害怕一个½¯½变得不稳定和无界。 |
| 2。递归最小二乘算法(RLS) |
| 递归最小二乘算法的最小二乘法用于自适应滤波器设计的方法。RLS算法执行比LMS算法由于下列性质如它更快的收敛速度,减少之间的最小二乘误差输出和期望信号,降低计算复杂度。 |
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诉小波变换 |
| 在本文中,使用小波变换进行预处理。等变换傅里叶变换相比,我们更喜欢小波变换由于以下原因。傅里叶变换将信号表示为正弦和余弦函数的和无限的时间。而在小波变换的信号表示为基本功能的和局部的时间导致更紧凑的表示,也提供了更好的洞察信号的属性。 |
| 在小波分析中,信号的基函数表示为一组来自一个名为母小波的函数原型。基函数是由翻译和扩张母小波。 |
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| d (k, l)代表f的离散小波变换(t)和k, l被称为整数。 |
VI。框图 |
| 这个框图显示增强的自适应滤波器使用预处理技术。首先,生物医学信号从生物医学仪器。然后发送到预处理块。这里的预处理是在小波变换的帮助下进行。则只发送给它的自适应滤波器去除噪声。后,只有用于诊断的一个信号。 |
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七世。材料和方法 |
| 新就任的研究资源对于复杂的生理信号,这是创建国家研究资源中心的主导下的国家卫生研究院旨在刺激当前研究和新的调查研究心血管和其他复杂的生物医学信号。资源有三个相互依赖的组件,如PhysioBank PhysioToolkit和生理网。 |
| PhysioBank特征明显,不断增长的巨大的档案数字录音的生理信号和相关数据供生物医学研究社区使用。数据库目前包括各种生物医学信号从健康受试者和各种条件的患者主要的公共卫生影响,充血性心力衰竭、睡眠呼吸暂停、神经系统疾病和衰老。生理网数据存档(PhysioBank)目前包含超过10000录音的注释,数字化生理信号和时间序列,在50多个数据库组织(录音)的集合。该软件可在源代码形式,这样它就可以被研究,验证,必要时和修改以适应个体研究者的需要 |
八世。仿真和结果 |
| 在这个工作中,在各种生物医学信号从鼻呼吸信号进行样本。及其仿真和结果如下 |
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| RLS算法 |
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| 从上面的结果表明,自适应滤波器与预处理提供了更好的结果相比,自适应滤波器没有预处理的均方误差(MSE)和收敛速度(c (z))。 |
第九。结论 |
| 自适应增强过滤器是使用小波变换等预处理技术在生物医学领域更好的诊断。 |
引用 |
- Syed Zahurul伊斯兰教,Syed Zahidul伊斯兰教,RazaliJidin,穆罕默德。AlauddinMohd。阿里”的自适应过滤Algorithmsfor降噪性能研究ECG信号”,IEEE 2009。
- Bhavani Sankar。库马尔。D和Seethalakshmi。K”各种自适应滤波器算法降噪的性能研究在体外信号”,国际期刊(SPIJ)。
- 艾哈迈德。齐亚Ur拉赫曼Rafi Shaik D V罗摩科技Reddy,“噪音消除心电信号使用计算SimplifiedAdaptive过滤技术:应用生物遥测术”,国际期刊(SPIJ)。
- m . Sifuzzaman,核磁共振伊斯兰教,M.Z.阿里”,应用小波变换和傅里叶变换相比其优势”,人身安全科学杂志13卷,2009年。
- Ambarish g . Mohapatra Sarojkumarlenka,“运动工件动态心电图测量系统在取消TheDetection心脏疾病”,卷3,问题1,2011。
- 香港Wanl RongshenFul,李实”50赫兹电力线路干扰的消除心电图使用可变步长LMSAdaptive滤波算法“生命科学杂志》,3(4),2006年。
- 艾哈迈德Mohammad Zia Ur拉赫曼Rafi Shaik和D V罗摩科技Reddy,“一个有效的降噪技术去除noisefrom ECG信号使用规范化的签名的回归量LMS算法”,IEEE国际生物信息学和生物医学会议,2009。
- Nitish诉Thakor Yi-Sheng朱”,应用自适应滤波的心电图分析:降噪和心律失常检测“生物医学Engineering.Vol IEEETransactions。18岁。没有8。1997年8月。
- 艾伦Kardec Barros和吴建,现任“MSE生物医学与事件相关的过滤器的行为”IEEE BiomedicalEngineering, 44卷,没有。1997年9月9日。
- s . c . Chan李振国张,y, y胡,”一个新的Noise-Constrained规范化至少意味着广场自适应滤波算法”,IEEE 2008。
- 德斯蒙德·b·基南保罗格罗斯曼,“心率信号的自适应滤波的改进测量心脏AutonomicControl”。国际信号处理杂志- 2006。
- 曼森海耶斯h .“统计数字信号处理和建模”——约翰·威利& sons - 2002。
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