基于形态分量分析和集合经验模态分解的心电信号工频干扰消除法

针对心电信号(ECG)在采集和转换的过程中容易受到工频干扰(PLI)的问题,提出了一种基于形态分量分析(MCA)和集合经验模态分解(EEMD)的PLI消除新算法。首先根据ECG特征波形的形态差异性,利用MCA将其分解为突变成分、平滑成分和残余白噪声成分,然后对含PLI的平滑成分进行EEMD,再滤除PLI的本征模态函数(IMF),最后重构ECG信号。文中采用噪声抑制率(NSR)和信号失真率(SDR)来评价算法的降噪效果。通过实验发现,该算法不仅能够有效地滤除工频干扰,而且SDR值较小,滤波效果优于改进的Levkov算法。

心电信号中工频干扰的最小二乘估计和消除

心电图(ECG)分析对心血管疾病的诊断是十分重要的。但所测得的心电信号经常受到各种干扰的影响,其中由电源引起的工频干扰影响最大。本文应用非线性方程组的最小二乘解法估计工频干扰,从而将其从心电信号中消除。与CramerE提出的最小二乘估计方法相比,本方法的计算公式更为通用,所需的已知条件较少且无须进行估计前的预处理工作。

一种消除心电信号中工频干扰的陷波器设计

根据零极点分布对系统频率响应特性的影响规律,设计了一个消除50Hz工频干扰的数字陷波器,并将该陷波器应用于消除心电信号中的50Hz干扰。

心电信号中工频干扰的消除

研究了消除心电信号工频干扰的几种数字滤波器的设计方法 ,包括设计原理 ,实现方法及优缺点 。

一种抑制心电信号50Hz工频干扰的改进Levkov方法

目的探讨一种用于抑制心电信号中 50Hz工频干扰的新方法。方法在Levkov滤波法的基础上加入QRS开关函数 ,并用此法与几种常用的滤波方法进行比较。结果该方法算法简单 ,处理速度快 ,对强、弱噪声滤波效果都较好。结论该方法对于抑制心电信号中 50Hz工频干扰有很好的应用前景。

心电信号工频干扰数字滤波方法比较研究

文中介绍了几种去除心电信号工频干扰的数字滤波方法。通过仿真实验表明:各方法都能有效去除工频干扰,RLS自适应滤波器去噪效果最好,但执行速度慢。整系数带阻滤波器速度较快,但滤波后的信号出现了延时。综合各方面的因素来看,LMS方法具有较好的性能。

用于去除心电信号工频干扰的多阶自适应滤波器阶数确定策略研究

工频干扰是微弱生物信号采集过程的常见噪音源之一,特别会造成像心电之类信号的信噪比的显著下降.自适应滤波技术对于去除心电信号工频干扰噪音有着显著的效果,但自适应滤波技术中的自适应滤波器阶数确定是关键问题.本文提出了多阶自适应滤波器中适于去除心电信号的阶数选择策略.在以单路正弦波为模拟工频干扰信号源进行实验中,根据提出的阶数选择策略,确定5阶自适应滤波器对心电信号的工频干扰有着明显的抑制效果.同时,实验还证明,与自适应滤波器中的对消器相比,策略所确定的5阶自适应滤波器具有更快的收敛速度,并且还能在工频波动处取得更好的处理增益.

心电信号中50Hz干扰的消除

提出了一种基于数字多谐振荡器及离散付里叶变换的消除心电信号中 5 0 Hz干扰的方法 .该方法计算简单 ,计算量仅相当于 4点 FIR数字滤波器的计算量 .通过对实测心电信号的应用 ,证明该方法对 5 0 Hz干扰抑制明显 .

抑制心电信号中工频干扰的滤波采样系统设计

针对心电信号采集过程中易受工频信号干扰的问题,设计了一种高衰减倍数的滤波采样系统。以XC3SD3400A芯片为主控单元,陷波模块和滤波模块依次对心电信号滤波,采用16位AD7656采样滤波,并将数据缓存后通过通用串口总线(USB)传输至上位机处理。定性和定量分析结果表明:系统能够将工频噪声衰减300倍,且输出信噪比有较大的提升,具有噪声高衰减、有用信息低损失、高精度采样等优点。

面向移动医疗的心电信号工频干扰滤波技术研究

随着移动信息技术的发展,依托手机、平板电脑等移动终端,患者可以随时随地地获取自已的医疗信息,了解自己的健康状况。移动医疗下,在心血管病诊断方面,心电信号采集中如何获得高质量的心电信号是尤为重要的。而心电信号被工频噪声所干扰使其信号质量和精确性受到了影响,论文中采用MIT-BIH数据库中的心率失常数据,使用平滑滤波、中值滤波、FIR(Finite Impulse Response)滤波、小波变换等方法对同一心电信号的工频干扰进行滤除,并对比这些方法对心电信号中QRS波群产生的影响。通过仿真实验表明,小波变换在抑制心电信号的工频干扰保证信号质量上更有效。

一种滤除心电信号工频干扰的模板法

该文研究了一种滤除心电信号工频干扰的方法。该方法首先建立工频干扰模板,然后从采集的心电信号中减去该工频干扰模板,即可将心电信号中的工频干扰滤除。仿真实验表明,能有效滤除工频干扰,并且对正常信号无影响,且时间复杂度较低,便于实际应用。

论心电信号检测中的噪声与干扰及其消除方法

心电信号检测是当今治疗心血管疾病的主要辅助手段之一,但是由于心电信号检测在具体诊疗中实际条件不佳以及干扰现象严重的特征,在诊疗中常常会出现肌电干扰、基线漂移以及工频干扰等现象,最终导致诊疗误差等问题的产生。基于此,文章就心电信号检测中的噪声与干扰及消除方法做了深入探讨,旨在为同行日后工作提供参考。

一种消除心电信号噪声的数字滤波方法

为有效滤除心电信号的工频干扰,提出了一种FIR数字滤波器设计方法,该方法设计简单、运算量小,能实现线性相移,对有用信号的影响小。理论分析和实验均表明,即使在严重干扰的情况下,该方法能有效抑制心电信号的50Hz工频干扰。

基于小波变换的心电信号去噪算法

目的:去除在心电信号采集过程中混入的肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信号,避免噪声对心电信号特征点的识别和提取造成误判和漏判。方法:首先利用coif4小波对心电信号按Mallat算法进行分解,然后采用软、硬阈值折衷与小波重构的算法进行去噪。结果:采用MIT/BIH Arrhythmia Database中的心电信号进行仿真、验证,有效去除了三种常见的噪声信号。结论:本方法实时性好,为临床分析与诊断奠定了基础。

一种消除ECG信号中50Hz工频干扰的数字滤波方法

作者采用改进的Levkov法直接从实时记录的ECG信号中消除50Hz工频干扰，使经过数字滤波处理后的QRS波能准确地作为其它生理信号特征点识别的标志。本文给出了该滤波方法的实际应用效果。

心电信号处理中滤波器设计的研究

由体表电极 (胸导联或肢导联 )检测到的ECG心电信号常有不同的干扰 ,为了得到不失真的原始心电信号 ,在诊断分析前要进行必要的预处理———滤波。本文详细介绍了在处理动态心电图系统记录的ECG信号中各种滤波器的设计 ,包括去除各种噪声的低通、高通。

心电信号预处理数字滤波器的设计与分析

针对原始心电信号(Electrocardiogram,ECG)中工频干扰和基线漂移两种主要噪声,设计了基于经典法的切比雪夫I型、整系数IIR以及基于布莱克曼窗的FIR陷波器抑止工频干扰,并且还设计了巴特沃斯和基于z平面的简单极点法的高通滤波器对范围在0.15~1.5 Hz的基线漂移低频干扰信号的滤除.通过对时域和频域观察的滤波结果显示,这些滤波器均能有效滤除干扰.

心电信号处理中的数字滤波器的设计

心电信号是一种基本的人体信号,其中常带有肌电干扰、基线漂移和工频干扰等各种噪声,为了得到不失真的原始心电信号,在显示信号前要进行必要的滤波预处理。介绍了处理ECG信号中滤波器的设计,包括去除噪声的低通、高通和带阻滤波器。

自适应滤波器在心电信号检测中的应用

本文简单回顾影响心电信号的噪声,并对介绍自适应滤波器原理及优点对心电信号的5赫兹工频干扰滤波前后进行了仿真和比较,取得了比较满意的结果。

基于负熵最大化FastICA的心电信号提取研究

针对心电信号常被工频干扰污染问题,为了从观测信号中有效分离出心电信号,采用了基于负熵最大化的FastICA方法 .仿真中,观测信号由心电信号和工频干扰通过混合矩阵线性叠加而成,无明显心电信号特征.经具体方法基于负熵最大化FastICA方法处理后,分离出的心电信号很好地逼近了理想心电信号,具有明显的心电信号特征,心电信号提取效果良好.