用于消除噪音干扰的一种识别滤波器

导言来自局部60Hz的电力线的电干扰能使象心电图(ECG)一类的生物电信号不纯而产生杂波。截止频率低于60Hz的低通滤波器虽能消除这种类型的干扰,但同时也使信号的带宽显著减小。60Hz的陷波滤波器可以消除或畸变相关频段的频率成分。数字滤波器以60Hz正弦波为基础,可以维持信号频带的,但不能消除出现在某些干扰波形中的60Hz高次谐波。我们研制成一种滤波器,可以通过先识别一个周期的噪音波形,然后将其从信号中减去,以消除电力线上的噪音干扰。滤波器算法由于滤波器装在一个小的微型机数据采集系统上,其算法可分为两步进行。首先,滤波器在一个60Hz的时间间隔内通过采样     

基于MATLAB的FIR带阻数字滤波器的设计

由于生物医学信号处理过程中易混入50Hz噪声的特点,本文利用程序设计法和FDATool设计法,设计一带阻滤波器,并将设计的滤波器应用到一混和正弦信号,通过测试检验,该滤波器可以很好地消除50Hz的工频干扰.     

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。     

从体表记录连续心动周期的希—浦电位

HPS电位从体表记录时是十分微弱的,它往往被放大器的本机噪声,肌电噪声和50Hz市电及其高次谐波所干扰,在我们的研究中采用了一些新技术克服上述的干扰。用多路性能相同的放大器进行空间相关的方法获得性能良好的低噪声放大器,用改进LMS算法的自适应滤波器抑制50Hz市电及其高次谐波而保证HpS中相应频率成份不丢失,并且能进行实时处理;空间相关电极的使用,有效地抑制了肌电噪声,并使HPS电位得到增强。成功地在每个心跳周期内记录到了HPS电位。     

50Hz滤波电路对心肌细胞自发动作电位波形分析的影响

目的：研究微电极放大器中的50Hz滤波电路对心肌细胞自发动作电位波形及各项参数的影响。方法：将心肌细胞自发动作电位经玻璃微电极、微电极放大器、微分器、A／D转换器输入微型计算机。在应用和不应用微电极放大器中50Hz滤波功能两种情况下,对心肌细胞自发动作电位波形进行比较分析。结果：在使用微电极放大器中50Hz滤波功能情况下,动作电位波形在0相严重失真,时程延长,除极化最大速度减小;复极化50％、90％的时间延长;其它参数无显著变化。结论：心肌细胞动作电位波形中含有50Hz信号成分,在研究心肌细胞动作电位信号时,不能使用50Hz滤波器。如果使用50Hz滤波器,会造成动作电位波形严重失真,影响实验结果。     

有效抑制50Hz干扰的生物电放大器

目的介绍一种生物电放大器可以有效抑制50Hz交流电干扰对微弱电生理信号检测的影响.方法①提高整体电路共模输入阻抗以消除皮肤接触阻抗匹配失衡;②共模电压源控制恒流源降低仪表放大器等效共模输入阻抗;③右腿驱动电路减小共模电压.结果仿真实验和实际应用都表明该放大器在强烈50Hz交流电干扰和皮肤接触阻抗匹配严重失衡的条件下具有良好的干扰抑制能力和微弱信号放大能力.     

采集表面肌电信号应用于动作识别的可行性

背景：文献表明上肢前臂运动时所产生的表面肌电信号具有非线性特征,而肢体运动时肌电信号又呈现出非平稳特性。 目的：设计一种简单的拾取电路采集表面肌电信号,拟应用于动作肌电信号的特征识别。 方法：根据表面肌电信号的特点,设计高共模抑制比的前端放大电路,抑制共模干扰;采用低通滤波电路,有源双T带阻滤波器对信号进行去噪处理;对采集得到的信号进行小波包变换,得到信号的特征量。 结果与结论：所设计的表面肌电信号检测电路具有较高共模抑制比,并能有效地滤除50 Hz工频信号,可以满足肌电信号采集电路的基本要求。肌电信号的处理结果表明采用子频段能量值的方法可以区分手部4种不同动作。     

基于相关阈值法的脑电40Hz事件相关电位检测系统

详细介绍了我们建立的一套40Hz ERP(40Hz事件相关电位）信号检测系统,该系统使用边缘特性最好的椭圆窄带滤波器提取窄带信号,采用我们提出的相关域值法很好地剔除了肌电干扰,并在微机上实现了实验自动化和结果自动统计。这个系统是有关40Hz ERP的完善的独立实验系统,它为认知科学、实验心理学和神经生理学提供了重要的研究工具。     

应用独立分量分析去除体表肌电中的心电干扰

体表肌电特别是从躯干获得的体表肌电往往受到被测对象自身心电信号的严重干扰。本文利用一种基于独立分量分析(ICA)的去噪方法,去除体表肌电中的心电干扰。该方法将多通道体表肌电进行独立分量分解,并用高通滤波器处理所分解出的心电独立分量以尽可能地保留其中的肌电成分,进而将去除心电干扰后的所有独立分量反向投影回原始信号空间得到去噪后的信号。仿真信号的处理结果表明,当高通滤波器的截止频率为30Hz时,该方法在有效去除心电干扰的同时使体表肌电的保真度达到最大。同时讨论了将信号的峰度(Kurtosis)值作为自动判别心电分量和肌电分量的标准的可能性。     

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。     

针对微弱表面肌电信号的采集电路设计

表面肌电信号频率低、极易受干扰，针对此设计基于高阶滤波的信号采集电路。为避免噪声被过度放大而造成信号淹没，电路采用两级放大方案。带通滤波部分采用两组5阶Sallen-Key，以奇次在前、偶次在后的顺序级联，避免输出信号中混入高频泄露信号，且阻带下降速度达-100 dB/dec。此外，陷波器部分设置可调电位器，灵活调整品质因数（Q值），以获得最佳采集效果。结果表明，该电路可实现高达60 dB的放大增益，可有效提取20~500 Hz之间的有用信号，同时很好地抑制50 Hz工频干扰，具有良好的抗噪声性能。     

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。     

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。     

Reducing power line interference in digitised electromyogram recordings by spectrum interpolation

Interference from power lines (50 or 60 Hz) is the largest source of extraneous noise in many bio-electric signals and is within the bandwidth of many such signals. In this study, two different methods were compared for their efficacy in removing 50 Hz noise added to surface electromyogram (EMG) signals free of power line interference. The first was a simple second-order recursive digital notch filter. The second was an approach called spectrum interpolation, in which it is assumed that the magnitude of the original 50 Hz component of the EMG signal can be approximated by interpolation of the amplitude spectrum of the signal. When the spectrum was based on records containing an integer number of cycles of 50 Hz interference, and the frequency resolution was finer than 1 Hz, spectrum interpolation performed similarly to, or significantly better than, the notch filter (p<0.01). It was also possible to make spectrum interpolation more robust than the notch filter. The Pearson squared correlation coefficient r² between clean signals and signals processed using the notch filter was reduced from 0.98 to 0.65 when the interference frequency was increased by 0.5 Hz, but r² for spectrum interpolation at 0.2 Hz resolution was only reduced from 0.99 to 0.85 if spectral values between approximately 49.5 and 50.5 Hz were modified by interpolation.     

表面肌电检测中消除工频干扰的方法

从硬件和软件数字信号处理方面介绍了表面肌电检测中消除工频干扰的方法,硬件上采用了共模屏蔽驱动电路,模拟陷波器;数字信号处理方面应用自适应数字陷波器和谱内插的方法.模拟陷波器和数字陷波器由于消除工频干扰的同时也去除了信号成分,一般只在简单生物反馈中使用.谱内插的方法是在假设真实信号的50Hz成分可以通过内插法由相邻的频率成分估计出,这样就可以消除工频干扰,而且即使工频干扰的相位发生变化也可很好的消除其影响.     

A microprocessor-electrocardiograph

The electrocardiograph has eight input channels and the signals are multiplexed, digitised and stored using a microprocessor system, The 12 routine leads data are the computed and plotted by a fast microdot thermal printer/plotter. Digital filtering for EMG signals can be used and an extremely effective 50 Hz interference elimination digital filter is provided, simplifying the design of the input circuitry and avoiding the use of an earth connection. Thus 12 synchronous leads, plotted sequentially, are obtained. The necessary lead designations, filter data and error messages are automatically printed out together with the electrocardiogram. The operation includes simple pushbutton selection of one of three modes (12 leads or peripheral leads—3 s epoch each and a ll-lead 30s epoch) and the activation of a ‘start’ key     

便携式心电监护系统中心电信号的实时分析方法设计

目的：设计并实现一种适用于便携式心电监护系统的心电波形实时动态检测和分析的方法。方法 ：作者首先应用5点平滑滤波消除信号的高频噪声和50 Hz干扰,然后通过对分段心电信号的长度变换来增强R波,并用长度阈值检测到R波位置,再通过去错检和查漏检算法提高R波检测准确率;正确检测到R波后,利用区域极值和斜率突变特点从R波开始向前、向后搜索找出Q、S波,然后从已开始的Q、S波位置再分别向前向后找到Q波起点和S波终点;最后根据已检测到的QRS波群计算了心率和ST段参数。结果：通过对包含各种噪声的心电信号的分析证明该算法能准确地检测到QRS波群,不受基线漂移和高频噪声的影响;算法用C语言实现后在嵌入式心电监护系统中的应用也表明其处理速度完全满足移动设备的实时动态分析要求。结论：本文设计的心电波形识别方法算法简单、速度快、抗干扰能力强、准确率高,并成功应用于基于32位嵌入式系统的心电监护仪。相信能给便携式心电监护设备研发中心电信号自动检测和分析功能的实现带来一些启发。     

滤除小循环阻抗容积波中的呼吸干扰

目的消除小循环阻抗容积波中呼吸干扰.方法分析各种状态的小循环阻抗容积波信号的频谱.利用椭圆函数滤波器较陡的过渡带特性设计前向和后向滤波器,消除由于IIR滤波器造成滤波后的数据相位非线性失真.结果滤波后的小循环阻抗信号与参照信号心电和心音之间时相同步,确保了结合参照信号的综合判断的正确性.结论解决了无须依赖参照信号对小循环阻抗信号中的呼吸干扰的消除问题.