迭代EMD-ICA与Levkov联合的瞬态响应工频干扰抑制方法

瞬态响应信号的获取过程中不可避免会引入工频干扰及工频谐波干扰,且具有非平稳小信号、工频干扰频率游动和频带混叠的特点,常规方法处理效果较差。针对该问题,提出一种基于迭代EMD-ICA与Levkov联合的瞬态响应工频干扰抑制方法。将EMD和ICA结合起来,通过EMD构造参考信号,从而满足ICA的使用条件来进行工频干扰抑制,由迭代EMD-ICA来克服工频频率游动的问题,使用Levkov法进行再次滤波来解决工频谐波干扰问题。

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。

迭代ICA与LEVKOV联合的瞬态响应工频干扰抑制方法

针对传感器瞬态响应中的工频干扰因频率游动、谐波及频带混叠导致难以去除的问题,提出了迭代独立分量分析(ICA)与LEVKOV联合抗工频干扰的方法。将迭代ICA法与LEVKOV法相结合,通过构造工频参考信号,采用迭代ICA的方法以减小瞬态响应中频率游动的工频干扰,再利用LEVKOV法通过线性段均值滤波和非线性段噪声模板滤波来进一步削弱工频干扰及其谐波干扰,从而提高瞬态响应信号中工频干扰的滤除精度。仿真和实验数据验证结果表明,所提出的迭代ICA与LEVKOV联合抗工频干扰法相较于独立的迭代ICA法和LEVKOV法而言,对传感器瞬态响应中的工频干扰具有更好的抑制效果。

抑制心电中工频干扰的数字滤波方法

在临床医学中,采集到的心电信号仍然经常受到噪声的影响,由此采用滤波器来抑制这些干扰是十分必要的。通过对Levkov算法和Ahlstrom算法这2种算法的抑制工频干扰的性能进行研究,发现这2种方法都能够很好的保持原始波形的形状,并且计算量小,十分适合实时数字滤波的应用,证明其具有数字滑动平均,数字陷波以及自适应滤波方法所不具备的优良特性。而这2种算法相比较,Levkov算法在响应速度方面要优于Ahlstrom算法,但Levkov算法对采样频率的要求十分严格。认为这2种方法对于抑制工频干扰有良好的应用前景。

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 。

一种滤除心电信号50Hz工频干扰的算法

心电信号在采集、转换以及传输的过程中,因为受到设备、环境以及人体因素的影响,所采集到的心电信号常常伴有干扰,其中50 Hz工频干扰是影响心电信号识别的一个重要因素。在Levkov滤波的基础上,结合基于小波变换的QRS检测函数,对心电信号中工频干扰进行滤除。经过实验,该算法行之有效并且取得了较好的滤波效果。

生理电信号模拟器校准装置的研究

生理电信号模拟器的应用参数多,校准步骤也相当繁琐。本文介绍了一种校准设备,其不必使用示波器、可编程放大器、可编程滤波器和稳压源等标准设备就可以对生理电信号模拟器进行校准,并将其电压参数和时间参数溯源至国家标准。同时,本文还详细地分析了在心电图机(多参数监护仪)中广泛应用的Levkov滤波方法及本装置对Levkov方法的缺点进行的改进。

微尼海双眉藻对重金属短期胁迫的生理及形态响应

为了探讨底栖硅藻微尼海双眉藻[Halamphora veneta(Kützing)Levkov]对重金属胁迫的响应机制,该研究分析了不同浓度的4种重金属Cu^(2+)、Hg^(2+)、Cd^(2+)和Pb^(2+)对微尼海双眉藻处理96h后,其细胞密度、叶绿素a含量、丙二醛含量以及形态结构的变化。结果显示:(1)低浓度的重金属处理会促进微尼海双眉藻的生长,而高浓度的重金属胁迫会抑制微尼海双眉藻的生长。(2)微尼海双眉藻叶绿素a对较低浓度的Cu^(2+)、Hg^(2+)、Cd^(2+)和Pb^(2+)胁迫均比较敏感,表明叶绿素a含量可以成为硅藻反映重金属含量的有效指标。(3)低浓度的重金属胁迫对微尼海双眉藻的丙二醛含量影响不明显,而高浓度的重金属胁迫会促进微尼海双眉藻的丙二醛含量显著升高。(4)Cu^(2+)、Cd^(2+)和Pb^(2+)胁迫不会引起微尼海双眉藻的明显细胞形变,而低浓度Hg^(2+)胁迫就会使微尼海双眉藻出现细胞膨大及畸形等变化。研究表明,微尼海双眉藻对于重金属胁迫具有某种耐受机制,其叶绿素a含量以及形态变化可以作为水体重金属污染的监测指标。

心电信号中的工频干扰滤除方法

心电图(ECG)信号在采集、转换过程中,容易受到50Hz的工频干扰。本文在Levkov算法的基础上,结合正弦波的反对称和正弦波幅度不发生突变的特点,提出Levkov改进算法。利用ECG信号的信噪比(SNR)、均方误差(RMSE)以及信号的吻合程度对这二种算法进行比较。通过实验比较发现,改进算法不仅对ECG信号的吻合程度高,而且对于ECG信号的一些细节也能给予保留,取得了较好的滤波效果。