一种同时消除脉搏波信号中呼吸基线漂移和高频噪声的方法

目的：基于光电容积脉搏波可以实现血氧饱和度等人体生理参数的无创检测。基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中存在人体呼吸和仪器本身热噪声等干扰,脉搏波信号中存在着呼吸基线漂移和高频噪声,影响最终的人体生理参数测量精度。方法：因此提出一种在经验模式分解的过程中结合小波变换的方法,来同时消除呼吸基线漂移和高频噪声的影响。首先通过经验模态分解将脉搏波信号分解为若干内在模式分量,并分别判断出含有呼吸基线漂移和代表高频噪声的分量,对于代表高频噪声的分量采用类似小波变换的方法进行滤波,利用小波变换将含有呼吸基线漂移的分量分解,将代表呼吸基线漂移的小波细节置零,信号重构后就达到了同时消除呼吸基线和高频噪声的目的。利用自行研制的测量装置采集的脉搏波信号进行实验验证,并采用信号交直流比R和信号的频谱进行效果评价。结果：有效地同时消除了呼吸基线漂移和高频噪声。结论：该方法将有利于血氧饱和度等人体生理参数无创检测精度的提高。     

基于因子分析的生物电阻抗技术的睡眠呼吸容积监测

目的 为了消除睡眠姿势变化对呼吸容积监测的影响,提出一种基于双通道生物电阻抗技术对左右肺呼吸阻抗信号进行数据融合实现呼吸容积监测的新方法。方法 本文搭建了一套基于双通道生物电阻抗技术的睡眠呼吸容积监测系统,用多导生理信号记录仪MP150(BIOPAC,美国)采集10名受试者依次保持仰卧、左侧卧和右侧卧3种睡眠姿势下平静呼吸时的呼吸流速信号以及左右肺和胸腔的呼吸阻抗信号。以呼吸流速信号为金标准,比较通过因子分析法得到的左右肺融合信号和单通道胸腔的呼吸阻抗信号。结果 相比于单通道阻抗方法,因子分析方法获得的左右肺融合的呼吸阻抗信号与金标准信号之间的平均误差值要更小,且一致性更好。结论 基于双通道阻抗技术结合因子分析的数据融合算法是一种可信的睡眠呼吸容积监测新方法。     

基于三次样条插值技术的去除胸阻抗基线漂移的方法研究

目的:胸阻抗信号常伴随呼吸等干扰造成基线漂移,这给临床分析计算、测量带来不良影响,为了消除胸阻抗基线漂移,作者在分析现有去除方法优劣的基础上提出一种新的方法。方法:采用labVIEW编程语言,以阻抗波波谷为插值基准点,利用三次样条差值技术去除胸阻抗基线漂移。结果:利用该方法消除基线后的胸阻抗波形底部非常整齐,而且没有使原有信号变异或者失真。结论:三次样条插值技术去除胸阻抗波基线漂移方法在仿真和实测实验中都取得很好的效果,这种方法是行之有效的。     

基于自适应滤波器的表面肌电信号消噪方法研究

目的：应用自适应滤波器消除表面肌电信号中混有的50Hz工频干扰和心电信号干扰。方法：在没有信号特征先验知识的情况下，自适应滤波器能够得到比经典滤波器更好的滤波性能。当输入信号的统计特征未知，或者输入信号的统计特征变化时，自适应滤波器能够根据某种准则的要求自动地调节自身的滤波器参数，从而实现最优滤波。使用Biopac system MP150多导生理记录仪采集人体肱二头肌处表面肌电信号（采样频率为1000Hz）。采用一种新的变步长（LMS）自适应滤波器算法，分别设计自适应陷波器和自适应信号分离器。在MATLAB7．0环境下。编程实现自适应陷波器和自适应信号分离器算法，对采集到的表面肌电信号进行滤波处理。结果：实验表明。变步长自适应陷波器能消除表面肌电信号中的50Hz工频干扰；变步长自适应信号分离器能够将混叠在表面肌电信号中的心电信号分离出来。结论：自适应滤波器能够有效地消除表面肌电信号中混有的50Hz工频干扰和心电信号干扰，得到滤波效果较好的表面肌电信号，为表面肌电信号的进一步分析、处理和评估打下基础。     

一种新的快速消除心电信号干扰的滤波方法

用心电图机绘制心电信号时,最常遇到的麻烦就是50Hz的市电干扰。这种干扰有时会严重影响医生对心电信号的分析,造成误诊。为了消除干扰,本文提出采用整系数数字滤波原理对心电信号进行滤波。该原理具有运算速度快,占内存空间少,设计简便等特点。本文具体设计一个可用于心电图机的整系数带阻数字滤波器,该滤波器采用Pascal语言在微机上实现。实验结果表明该原理的滤波效果是令人满意的。     

基于雷达式非接触生命参数检测中跟踪干扰谱峰的二次滤波算法研究

为了抑制雷达式非接触生命探测系统中的动目标干扰，提出可跟踪干扰谱峰的滤波算法，用于检测受到同频带干扰影响的呼吸信号。对信号一次滤波后．进行Yule—Walker功率谱估计，发现可能的同频带干扰谱峰．通过与标准呼吸信号进行归一化互相关系数计算，对干扰谱峰定位，从而进行二次滤波，提取呼吸信号。结果表明，经二次滤波算法处理后，呼吸信号中同频带干扰谱峰被识别并抑制。对于单一同频带干扰谱峰，该算法能有效抑制同频带干扰，提取呼吸信号。     

自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用

心电信号是一种基本的人体生理信号,具有重要的临床诊断价值。然而,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍。为了消除心电信号检测过程中带有的上述三种噪声,采用LM S自适应算法及小波变换理论,有针对性的设计了自适应滤波器、小波变换滤波器和自适应信号分离器等三种数字滤波器来滤除相应干扰。结果表明,对心电信号中存在的这三种噪声具有很好的滤波效果。     

基于小波神经网络的心电信号滤波研究

针对心电(ECG)信号检测中存在的主要噪声,本文研究了基于小波神经网络(WNN)的ECG信号滤波理论。提出一种通过WNN非线性逼近能力构建的针对ECG信号的非线性滤波器算法和滤波策略,实现对ECG信号中基线漂移、肌电干扰、工频干扰噪声的滤除;给出了网络训练算法和滤波实验,滤波后信号与期望信号误差范围在微伏级,验证了本文提出的基于WNN的心电非线性滤波器对心电主要噪声快速滤波的良好效果,最后讨论了影响WNN用于心电滤波的几个关键问题。     

脉搏血氧饱和度检测中自适应滤波消除运动伪差的方法研究

目的研究脉搏血氧饱和度检测系统中运动伪差的消除方法,以提高脉搏血氧仪检测性能。方法通过脉搏血氧仪中的双光束构造噪声参考信号,利用最小均方自适应滤波法消除运动伪差干扰的影响。结果建立了脉搏血氧饱和度检测中消除运动伪差的计算方法,可成功地从运动伪差中提取正常光电容积脉搏波信号作为计算氧饱和度的依据。结论该计算方法简单,可用于实时处理,且测量结果可靠,为进一步抑制脉搏血氧仪噪声奠定了基础。     

指端脉搏波的自适应滤波

本文介绍了二种取消指端脉搏波中噪声的自适应滤波器结构。自适应滤波从根本上使原始输入与参考输入之间的均方差达到最小，从而提取出信号、消去噪声。这里原始转入为一个带嗓的脉搏波，参考输入则选为与脉膊波中噪声成份相关的另一噪声。结果表明，自适应滤波可有效地移去脉搏波中的基线飘移和50HZ的电源干扰。     

小波变换去除心电信号中呼吸信号干扰

目的 研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法。方法 采用db4小波对采样频率为200Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解，并与呼吸信号的频率成分比较，发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中，去除这些成分和高频干扰，对剩下的分量重构。结果 比较成功地纠正了心电信号的基线，去除了低频呼吸信号的干扰。结论 小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰。     

由单通道心电提取呼吸信息的算法

基于除呼吸作用以外，能够引起正常的QRS波群中R波振幅的干扰因素也较少的事实，提出使用室上性的QRS波群由心电提取呼吸信息（EDR）（ECG-derived respiratory signal）的算法。该算法先将单通道心电进行小波分解，再将小波近似在适当尺度上的室上性波R波振幅在时间上进行延拖，通过一低通滤波器后再将抽样频率降低至5Hz，再通过一带通滤波器（0．1～0．4Hz）后，即可得到EDR。     

基于心电和脉搏波数据融合的呼吸率估计

本研究提出了一种通过心电和脉搏波提取呼吸信号并基于卡尔曼滤波的多路数据融合估计呼吸率的算法。算法分别从心电的RR间期、R波的绝对高度和脉搏波搏动周期中提取呼吸信号,利用AR模型估计呼吸率,根据信号波形、节律和频谱特征获得反映信号质量高低的质量指数,然后基于信号质量指数和卡尔曼滤波残差进行数据融合,获得融合呼吸率。14名志愿者参加了实验。结果表明,融合呼吸率比单独从心电或脉搏信号提取的呼吸率更好地反映了呼吸率的变化。与压阻式呼吸传感器提供的参考呼吸率相比,融合呼吸率误差为(-0.03±2.78)次/min,而从心电RR间期、R波的绝对高度和脉搏法提取的呼吸率的误差分别为(0.62±3.30)、(0.42±3.47)和(-0.17±2.69)次/min。总体认为,基于多路数据融合的方法可以有效避免干扰的影响,较准确地估计呼吸率。     

基于小波多分辨分析的第一第二心音提取

在心音信号的分析中,为了有针对性的分析第一心音(S1)、第二心音(S2)、第三心音(S3)、第四心音(S4),首先需要将它们从采集的心音信号中分离出来.本文提出一种方法,利用小波多分辨分析,提取第一心音及第二心音的同步信号,从而完成对第一心音和第二心音的实时分离.该方法区别于传统的依靠心电信号进行同步提取第一心音和第二心音的方法,避免了采集心音信号的同时需采集心电信号的麻烦,也提供了一种实现信号自同步的思路.用本方法对28例心音信号进行了仿真实验,1、S2均能被正确地分离出,表明该方法是可行的.     

一种心音信号微机检测系统的设计

本文介绍了一种宽频带多通道心音和正交三导联高频心电信号微机采集系统的设计方法。本采样系统硬件采用高性能的心音传感器、A/D 转换卡、新型高性能芯片组成及合理布线的信号放大器和滤波器,在临床使用中效果良好。     

一种多用途心电心音信号采集系统的设计

本文介绍了一种正交三导联心电和心音信号采集系统。笔记本电脑配以低噪声宽带放大电路、滤波电路和一块ＰＣＭＣＩＡ式Ａ／Ｄ采集卡，组成一套实用的便携式系统。由于采用新型高性能芯片及合理布线，整个系统具有较高的性能。经临床试用，效果良好     

Application of the matching pursuit method for structural decomposition and averaging of phonocardiographic signals

The paper evaluates the performance of an automatic adaptive time-frequency method to detect each cardiac cycle of a phonocardiogram (PCG) and extract average heart sounds and PCG cycles. The proposed method combines a global search of the PCG, in terms of the energy distribution of the most important components, with a local search relating to the specific events found within a cardiac cycle. The method is applied to 100 PCG recordings from 50 patients with an aortic bioprosthetic valve. The performance of the proposed method is compared with a commonly used semi-automatic method that is based on the combined analysis of an electrocardiogram (ECG) and the PCG signal. Results show that the proposed method clearly outperforms the semiautomatic method, especially in the case of patients with malfunctioning bioprostheses. By eliminating the need to record an ECG as the time-reference signal, this method reduces hardware overheads when analysis of PCG signals is the primary aim. It is also independent of subjective human judgment for selection of reference templates and threshold levels. Furthermore, the method is robust to artefacts, background noise and other kinds of signal interferences. With minor modifications, the procedure described could be applied to other types of biomedical signal in order to extract coherent transient components and identify specific events.     

生理信号检测中的有源工频陷波器

本文讨论了文氏电桥陷波器的品质因素Q和陷波深度D之间的关系,并从参数灵敏度的角度分析了元件的制造容差对电路D、Q特性的影响情况。在此基础上,介绍了一种性能优越的陷波电路。该电路能够达到的陷波深度及品质因素取决于有源器件的开环增益。     

New Cardiac MRI Gating Method Using Event-Synchronous Adaptive Digital Filter

When imaging the heart using MRI, an artefact-free electrocardiograph (ECG) signal is not only important for monitoring the patient’s heart activity but also essential for cardiac gating to reduce noise in MR images induced by moving organs. The fundamental problem in conventional ECG is the distortion induced by electromagnetic interference. Here, we propose an adaptive algorithm for the suppression of MR gradient artefacts (MRGAs) in ECG leads of a cardiac MRI gating system. We have modeled MRGAs by assuming a source of strong pulses used for dephasing the MR signal. The modeled MRGAs are rectangular pulse-like signals. We used an event-synchronous adaptive digital filter whose reference signal is synchronous to the gradient peaks of MRI. The event detection processor for the event-synchronous adaptive digital filter was implemented using the phase space method—a sort of topology mapping method—and least-squares acceleration filter. For evaluating the efficiency of the proposed method, the filter was tested using simulation and actual data. The proposed method requires a simple experimental setup that does not require extra hardware connections to obtain the reference signals of adaptive digital filter. The proposed algorithm was more effective than the multichannel approach.