生物醫(yī)學(xué)信號(hào)是源于一個(gè)生物系統(tǒng)的一類信號(hào)，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經(jīng)活動(dòng)等，這些信號(hào)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(duì)這些系統(tǒng)狀態(tài)的研究和診斷具有很大的價(jià)值。信號(hào)拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫(yī)學(xué)研究的準(zhǔn)確性，如何有效地從強(qiáng)噪聲背景中提取有用的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)是信號(hào)處理技術(shù)的重要問(wèn)題。
設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器對(duì)帶有工頻干擾的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)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(wèn)題。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)具有信號(hào)弱、噪聲強(qiáng)、頻率范圍較低、隨機(jī)性強(qiáng)等特點(diǎn)。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號(hào)的確定性、穩(wěn)定性、規(guī)則性都比其他生物信號(hào)高，便于準(zhǔn)確評(píng)估和檢測(cè)濾波效果，本研究采用ECG信號(hào)作為原始的模板信號(hào)。
本研究將新的電子芯片技術(shù)與現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合，從過(guò)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(yīng)速度和精度，而且可以使系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)周期縮短、成本降低、容易升級(jí)和變更。
采用現(xiàn)場(chǎng)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(hào)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(diǎn)數(shù)算法，研究中詳細(xì)分析了定點(diǎn)數(shù)的量化效應(yīng)對(duì)自適應(yīng)噪聲消除器的影響，以及對(duì)浮點(diǎn)數(shù)算法和定點(diǎn)數(shù)算法的復(fù)合自適應(yīng)濾波器的各種參數(shù)的選擇，如步長(zhǎng)因子和字長(zhǎng)選擇。研究中以定點(diǎn)數(shù)算法中的步長(zhǎng)因子和字長(zhǎng)選擇，作為FPGA設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，利用串并結(jié)合的硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器，并得到了預(yù)期的效果，準(zhǔn)確提取改善后的ECG信號(hào)。
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(hào)，在浮點(diǎn)數(shù)情況下，原始信號(hào)通過(guò)采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點(diǎn)數(shù)自適應(yīng)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(diǎn)數(shù)情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號(hào)通過(guò)采用LMs算法的定點(diǎn)數(shù)自適應(yīng)濾波器后，根據(jù)信噪比的改善效果和采用硬件的經(jīng)濟(jì)性，確定最佳的定點(diǎn)數(shù)。并了解LMS算法中步長(zhǎng)因子、定點(diǎn)數(shù)字長(zhǎng)值對(duì)信號(hào)信噪比、收斂速度和硬件經(jīng)濟(jì)性的影響。從而得出針對(duì)含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應(yīng)該采用什么樣的μ值和什么樣的定點(diǎn)數(shù)才能對(duì)原始ECG的改善和以后的硬件實(shí)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(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波器，使自適應(yīng)濾波器能對(duì)帶有工頻干擾的ECG原始信號(hào)有最佳的濾波效果。
標(biāo)簽：
FPGA
工頻干擾
濾波技術(shù)
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：gzming
