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。     

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.     

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。     

消除工频干扰的频域数字滤波技术及其在ECG记录中的应用

生物电信号记录中常常受到工频信号的干扰,特别是在ECG记录中,工颇干扰将使P波及QRs和T波产生失真,进而使各波幅度和宽度的计算机辅助测量的可靠性降低.早期一般用低通滤波器(截止频率为60Hz)来消除这种干扰,其虽在某些应用场合是有效的.但要影响信号的高频成份,因此限制了它的应用。本文介绍了两种新的频域处理方法,一种是对60Hz附近的一组频率反复进行乘除     

基于DTCWT和cICA的光电容积脉搏波运动干扰消除算法

目的:随着穿戴医疗设备普遍被接受,在利用光电容积脉搏波描记法(PPG)测量血氧、心率等生理参数时,运动干扰与脉搏信号频率混叠问题尤为突出,为了在日常活动状态下得到准确的生理参数,消除运动干扰是最为重要的手段。方法:提出了一种基于双树复小波变换(DTCWT)和约束独立成分分析(cICA)的组合算法消除运动干扰。首先用DTCWT将含有运动干扰的两路(红光和红外)PPG信号分解为若干不同频带的分量;然后通过cICA方法,提取感兴趣的脉搏成分;最后通过最小均方误差自适应滤波器实现两路PPG信号重建。结果:由DTCWT+cICA恢复的PPG波形得到的心率值与无运动干扰时基本一致,而血氧饱和度值也与无运动干扰时最接近。结论:与DTCWT和cICA相比,DTCWT和cICA组合算法能更有效地消除PPG中的运动干扰。实验结果验证了方法的可行性和有效性。     

自适应滤波器在ECG分析中的应用:噪声消除和心律不齐检测

本文提供了几种用来消除噪声和检测心律不齐的自适应滤波器结构。这类滤波器本质上是减小主输入和参考输入间的均方误差。主输入为带有噪声的ECG;参考输入或者是以某种方式与主输入中噪声相关的噪声或者是只与主输入中ECG相关的信号。不同的滤波器结构用来消除不同形式的噪声:基线漂移、60Hz电源干扰、肌电噪声和运动伪迹。作者还提出同种用于获得正常QRS波群冲激响应的重现式自适应滤波器(recurrent adaptive filterr)。     

心电图波形基线漂移的数学形态滤波在线实时处理

研究数学形态学滤波器消除心电图波形的基线漂移。选择Maragos类型形态滤波器,得到平结构元为消除波形基线漂移最佳形态滤波形式,信号的衰减幅度由信号数字频率与结构元长度的比值唯一决定,由此归纳出平结构元长度大于或等于要滤波除去的分量的横向宽度的结论。借助Matlab软件进行算法模拟,并移植到DSP硬件平台上进行工程调试,实验表明,该方法运算简单,花费时间少于1 ms,能有效并实时地滤除基漂。     

一种滤除高采样心电工频干扰的改进算法

为了解决高采样频率下50 Hz工频及其倍频对心电波形的影响并保留有用的心电高频信息,提出一种滤除高采样心电工频干扰的改进算法。首先,通过修改零极点得到改进的IIR梳状陷波器,对带工频干扰的ECG信号进行滤波处理;然后,将滤波后的ECG信号进行线性段判别,并对线性段进行平滑滤波处理以消除振铃现象。通过R波幅值、信噪比(SNR)和均方误差(RMSE)对ECG信号工频干扰的消除结果进行评价,与其他4种滤波方法(平滑滤波、Notch滤波、自适应滤波和Levkov滤波)相比,IIR梳状陷波器改进方法得到的ECG信号R波幅值与原始未加工频的ECG信号最为接近,恢复率达到98%以上,且SNR提高约11倍、RMSE降低约30倍。所提出方法不仅能滤除高采样下的工频及其倍频的干扰,且能最大程度保留有用信号。     

生理信号检测中的同步工频陷波器

市电50Hz干扰一直是生理信号检测过程中最难以克服的问题之一。本文叙述了利用同步滤波器技术克服50Hz干扰的方法。同步滤波器可以自动跟踪市电频率的变化且具有极高Q值和理想的梳状滤波特性,而元件的灵敏度却很低,因而很容易获得40dB以上的陷波效果,可以从根本上克服50Hz干扰而几乎对有用信号毫无影响。     

一种适合于生物医学信号实时处理的零相移递归数字滤波方法

生物医学信号处理经常需要应用实时零相移数字滤波器,以避免波形失真。FIR滤波器具有线性相位,但其计算量太大,难于实时实现。ⅡR滤波器在满足同样的幅频特性要求时,其计算量比FIR少得多。但它的相频特性是非线性的,为了实现线性相位,需将具有相同参数的因果性ⅡR与非因果性ⅡR系统并联,这又不能实时实现。本文提出了一种能使零相移ⅡR滤波器实时实现的算法,可实现连续处理。其计算量虽然比传统ⅡR滤波器要大些,但比FIR滤波器要小得多。适用于生物医学信号作实时无相位失真滤波。本文得出听觉诱发响应信号处理的结果。     

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.     

颈动脉信号特征及数字处理

由颈动脉波(CPT)测量体外心缩时间间期(STI)是无创伤性心功能检查的重要手段之一。 本文介绍了颈动脉信号的特征及存在的干扰,分析了一个心动周期的颈动脉信号的频谱。分析结果表明:颈动脉信号的能量主要分布在0-10Hz。然后,本文介绍了去除50Hz电源在线干扰的算法,提出了一种分段线性逐点基线校正算法,消除颈动脉信号中的基线漂移干扰,最后应用局部时域变换识别颈动脉信号的升枝起点(U)与反冲切迹点(DN)。 整个数字处理运算时间少,特征点定位准确。     

高帧率超声成像系统中提高信噪比的一种方法

基于有限衍射波束理论，最近人们发展了高帧率(high frame rate,HFR)超声成像系统，同传统的动态聚焦相比，此系统通过一次发射事件就可得到一帧图像，故可达到极高的帧率。但在实际应用中，由于仅发射一次超声波束来成像，回波信号较弱，易受噪音干扰，使成像质量降低。为了提高系统的信噪比，采用匹配滤波器来抑制噪音，并进行了计算机仿真。结果表明通过匹配滤波器处理，系统信噪比有了一定的提高，成像质量得到了改善。     

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。     

基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法

目的：研究基于多导重症监护导联心电分析的逐搏心率估计算法。方法：通过开放源码的QRS搏动识别算法计算逐搏心率，通过分析信号的波形特征、统计特性和相互关系导出反映信号质量好坏的信号质量指数（signal quahty index，SQI）。应用基于信号质量指数调节的卡尔曼滤波方法进行心率估计，通过残差值和信号质量指数的大小来动态调节卡尔曼滤波器的状态变量，获得逐搏心率的最佳估计。应用美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库Ⅱ中437例病人的6000多小时高质量数据和人为添加真实心电干扰的数据进行算法评价。结果：与直接心率估计及采样保持等算法比较，本算法在严重干扰存在时，心率估计的均方根误差最小。结论：基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法在严重干扰存在时仍能提供精确的心率估计。     

眼动信号的中值滤波

生物信号一般都要用数字滤波器进行处理以消除由于生理或物理原因产生的噪声对信号质量的影响。线性滤波在不同程度上都能用于眼动信号的处理,但线性滤波无法完全抑制脉冲型噪声,而非线性的中值滤波方法可以在保护信号轮廓的同时对信号进行平滑处理,特别是既可以剔除脉冲型噪声又可以使眼动信号的参数不受影响。眼动信号由潜伏期、持续时间、幅度和最大角速度来描述其特征,其中最大速度与各种疾病和失常有关,同时在疲劳、光线、药物和酒精的作用下会使最大速度     

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。     

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.     

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。     

基于小波分析方法的脑电诱发电位单导少次提取

脑电诱发电位(EP)的单导少次提取具有重要的临床意义.本研究提出一种基于小波分析的方法,用于EP信号的单导少次提取.该算法首先将检测得到的信号经过白化滤波器进行滤波,将自发脑电预白化为白噪声,目的是使噪声的小波系数均匀分布在所有尺度和位移上,而期望信号的小波系数只在少数尺度上为非零值.进而对滤波后的信号的小波系数进行加权处理,再通过反变换得到期望信号,恢复出EP信号.在不同初始信噪比条件下仿真,进行算法测试和性能分析.结果表明,该算法能够抑制自发脑电的干扰,使信噪比提高13 dB,相当于20次叠加平均效果,从而可以实现EP信号的单导快速提取.