生物醫(yī)學信號是源于一個生物系統(tǒng)的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經(jīng)活動等，這些信號通常含有與生物系統(tǒng)生理和結(jié)構(gòu)狀態(tài)相關(guān)的信息，它們對這些系統(tǒng)狀態(tài)的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫(yī)學研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫(yī)學信號是信號處理技術(shù)的重要問題。
設(shè)計自適應濾波器對帶有工頻干擾的生物醫(yī)學信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫(yī)學信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩(wěn)定性、規(guī)則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。
本研究將新的電子芯片技術(shù)與現(xiàn)代信號處理技術(shù)相結(jié)合，從過去單一的軟件算法研究，轉(zhuǎn)向軟件與硬件結(jié)合，從而提高自適應速度和精度，而且可以使系統(tǒng)的開發(fā)周期縮短、成本降低、容易升級和變更。
采用現(xiàn)場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉(zhuǎn)換為常用的適合于FPGA芯片的定點數(shù)算法，研究中詳細分析了定點數(shù)的量化效應對自適應噪聲消除器的影響，以及對浮點數(shù)算法和定點數(shù)算法的復合自適應濾波器的各種參數(shù)的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數(shù)算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設(shè)計的基礎(chǔ)，利用串并結(jié)合的硬件結(jié)構(gòu)實現(xiàn)自適應濾波器，并得到了預期的效果，準確提取改善后的ECG信號。
研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環(huán)境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數(shù)情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數(shù)自適應濾波器后，根據(jù)信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數(shù)情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數(shù)自適應濾波器后，根據(jù)信噪比的改善效果和采用硬件的經(jīng)濟性，確定最佳的定點數(shù)。并了解LMS算法中步長因子、定點數(shù)字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經(jīng)濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數(shù)才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現(xiàn)取得最佳的效果，并根據(jù)所得到的數(shù)據(jù)和結(jié)果，在FPGA上實現(xiàn)自適應濾波器，使自適應濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
標簽：
FPGA
工頻干擾
濾波技術(shù)
上傳時間：
2013-04-24
上傳用戶：gzming
