自适应RLS算法在心电信号去噪中的研究

发布时间：2017-04-03 14:17

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【摘要】：在生物医学的研究领域中,心电信号的检测与处理具有非常重要的意义。在实际中,心电信号无可避免地存在各种噪声,它们对心电信号的检测影响很大,有时甚至会淹没心电信号,严重影响对心电波形的分析与诊断结果。因此,研究一种如何有效去除心电信号中噪声干扰的方法具有重要的实际意义。自适应滤波理论是统计信号处理领域中的重要组成部分,对于时变未知环境下的信号处理问题,比传统的固定滤波器性能更优,同时还具备计算复杂度低、收敛速度快的处理能力。自适应滤波器通常是由两部分组成:滤波器结构和自适应算法,其中最为核心的部分就是自适应算法的设计。本文主要是采用软件方法来实现心电信号中的噪声消除,通过对自适应各种算法的研究,以及在对比各种算法性能优劣的基础上,确立了一种有效滤除心电信号中噪声的算法。首先,详细分析了最小均方准则下的LMS算法、归一化LMS算法、变步长LMS算法以及递推最小二乘RLS算法基本理论。通过这些算法的分析发现:RLS算法比LMS算法能够更好地自适应地跟踪统计特性发生变化的外界噪声干扰,收敛速度更快,稳定性更好。最终,本文选用RLS算法自适应噪声对消系统来处理心电信号,仿真结果表明该算法能够快速、高效地去除噪声干扰,滤波效果显著,有效地改善了ECG波形,提高了ECG分析和诊断的准确性。
【关键词】：自适应 心电信号 最小均方 最小二乘 RLS 自适应对消
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外现状及发展趋势13-17
• 1.2.1 基于维纳滤波理论的方法15-16
• 1.2.2 基于卡尔曼滤波理论的方法16
• 1.2.3 基于最小二乘准则的方法16-17
• 1.2.4 基于神经网络理论的方法17
• 1.3 本文主要研究内容17-19
• 第2章 自适应滤波理论19-36
• 2.1 自适应滤波基本理论19-20
• 2.2 最小均方误差准则下的自适应算法20-27
• 2.2.1 LMS算法20-23
• 2.2.2 NLMS算法23-25
• 2.2.3 变步长LMS算法25-26
• 2.2.4 改进的变步长LMS算法26-27
• 2.3 最小二乘准则下的自适应算法27-28
• 2.4 生物医学信号概述28-30
• 2.5 自适应滤波简单应用30-35
• 2.5.1 自适应对消30-32
• 2.5.2 自适应陷波器32
• 2.5.3 自适应逆滤波32-34
• 2.5.4 预测及信号分离34-35
• 2.6 本章小结35-36
• 第3章 最小二乘自适应算法36-48
• 3.1 引言36
• 3.2 递推最小二乘法(RLS)36-39
• 3.3 RLS算法的性能分析39-43
• 3.4 各种自适应算法仿真分析与比较43-47
• 3.4.1 RLS与LMS性能仿真分析比较43-45
• 3.4.2 各种自适应算法收敛速度比较45-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第4章 生物医学信号的自适应滤波48-60
• 4.1 心电信号概述48-51
• 4.1.1 心脏传导系统48-49
• 4.1.2 心电信号产生机理49-50
• 4.1.3 心电信号及特点50-51
• 4.2 心电信号的噪声来源51-53
• 4.3 仿真结果及分析53-59
• 4.3.1 自适应噪声消除54
• 4.3.2 算法实现54-55
• 4.3.3 仿真结果55-59
• 4.4 本章小结59-60
• 结论60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66-67
• 附录A（MATLAB程序代码）67-75

【参考文献】

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本文编号：284474