动态心电信号自适应干扰消除算法的研究与实现

发布时间：2021-05-21 23:56

　　可穿戴心电监测系统已经越来越多地用于心血管疾病患者（CVD）的临床观察,心电图（ECG）是心脏跳动时产生的电信号的量度,可以用于检测心脏内的特定异常情况,比如心律失常、冠心病以及高血压等常见临床症状。然而,ECG信号经常被各种噪声破坏,例如电源线干扰,运动伪迹,肌电干扰以及呼吸时产生的基线漂移等噪声。在穿戴者日常运动时,电极与皮肤之间的相对运动会产生的电极-皮肤阻抗信号,从而引起运动伪迹。这种噪声难以消除,因为它根据穿戴者的移动而变化,并且通常会落在与ECG信号本身相同的频谱中,幅值大,所以无法通过传统的滤波方法来去除。为改善心电信号的质量,抑制运动伪迹,提高信噪比和降低运算复杂度,本文进行了自适应消除算法改进。实验表明,本文中所提出的方法与传统的方法相比,提升效果显著,明显优于其他传统方法。本文的主要研究内容如下:1.针对传统滤波方法无法有效地抑制运动伪迹的问题,本文提出了一种基于单惯性传感的小波自适应消除方法。首先,使用自制的穿戴式织物胸带,用于心电信号和运动伪迹混合信号的采集,并以此作为自适应滤波器的主输入信号;然后,将单个惯性模块安装于胸部、左臂或右臂,来采集人体的运动信息,使... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文的研究内容
    1.4 论文结构
第二章 抑制动态心电运动伪迹相关理论
    2.1 心电信号介绍
        2.1.1 心电信号的产生
        2.1.2 心电信号的特点
    2.2 心电信号中的主要干扰
        2.2.1 工频干扰
        2.2.2 基线漂移
        2.2.3 肌电干扰
        2.2.4 运动伪迹
    2.3 运动伪迹的产生机理
    2.4 本章小结
第三章 自适应抑制运动伪迹算法研究
    3.1 小波变换方法
    3.2 基本LMS算法原理及推导
    3.3 改进的自适应抑制运动伪迹算法
        3.3.1 基于小波的LMS算法
        3.3.2 基于小波的归一化LMS算法
        3.3.3 基于小波的归一化块LMS算法
    3.4 算法仿真验证
        3.4.1 构造含运动伪迹的ECG信号
        3.4.2 仿真与分析
    3.5 本章小结
第四章 面向单惯性传感的自适应算法的应用研究
    4.1 基本原理
    4.2 数据采集
    4.3 实验结果与分析
    4.4 本章小结
第五章 面向多惯性传感融合的自适应算法的应用研究
    5.1 基本原理
    5.2 数据采集
    5.3 实验结果与分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3200594