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虚拟仪器平台下生物医学信号自适应滤波实验教学系统的设计及应用
针对自适应滤波相关的教学过程中其原理枯燥、内容抽象、难于形象理解的现状,本文提出了一种基于虚拟仪器技术的生物医学信号自适应滤波实验教学系统,该系统可以用形象直观的方式对生物医学信号进行自适应滤波处理并在前面板显示,在背面板可实现相应算法的开发及修改.该系统不但可用于相关实验课程的开设,还可用于相关信号处理算法的研究.
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胎儿心电提取算法研究综述
在围产期对胎儿进行监护是十分必要的,而胎儿心电图是目前胎儿监护有效的手段之一.胎儿心电图能够反映胎儿心脏活动的全貌,通过对其波形分析,可及时发现胎儿生长发育过程中的异常.本文综述了几种经典的胎儿心电信号提取算法,包括自适应滤波法、盲源分离法、盲信号提取法、独立成分分析法、小波分析法、人工神经网络等,并重点介绍了各种方法的原理、改进方法,同时对各种算法的优缺点进行分析.文章的后,对各种胎儿心电提取算法进行了总结,并对未来发展做出了展望.
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胎儿心电信号检测及监护系统的研究进展
胎儿心电信号记录的是孕妇子宫内胎儿心脏动作电位及其传导过程中的图形变化,通过对波形变化的分析,能及早发现妊娠期或分娩期的胎儿病理情况,从而预防新生儿疾病并降低胎儿死亡率.本文主要阐述胎儿心电信号检测技术研究进展与新技术的运用,重点介绍其系统工作原理和自适应滤波器算法提取胎儿心电信号的特点,对从孕妇腹壁电信号中分离提取清晰的胎儿心电图的研究进行了分析.
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基于RLS-ANC自适应滤波的FECG信号提取方法
本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise canceⅡation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号.该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号.实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快,提取效果好于NLMS(normalized least mean squares)算法.
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体表胃电图慢波提取方法的比较研究
体表胃电图(electrogastrogram,EGG)具有幅值小、频率低和窄带宽的特点,并且极易受到心电、呼吸以及运动等干扰.文中对三种常用的EGG慢波的提取方法进行了比较,包括自适应滤波、小波多尺度分解和经验模态分解,并将三种方法分别应用于模拟的含噪EGG信号以及临床EGG慢波的提取.研究结果表明,三种方法各有优缺点,均能有效地提取出EGG信号中的慢波成分.与自适应滤波相比,小波多分辨率分解和经验模态分解获得了更高的信噪比和更低的重构方差.
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一种基于自适应的新滤波技术
在心电信号的采集过程中,不可避免地会混入肌电噪声和各种干扰信号,为了获得含有较小噪声的ECG信号,便于分析,需要对采集到的ECG信号作消噪处理.目前对心电信号滤波器的设计有多种方法,自适应滤波器就是其中的一种.在自适应滤波器的实现过程中,需要一个与噪声信号相关而与原始信号无关的参考信号,这一参考信号很难从体表直接采到.本文介绍一种基于自适应的新的滤波技术,通过预测滤波器将原始信号中的信号与噪声分离从而由原始信号中直接获得参考信号,我们用它处理心电信号及背景噪声,可将噪声抑制12dB以上.
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超声多普勒血流和管壁搏动信号的分离研究
目的针对超声多普勒血流检测中,传统的高通滤波法在滤除管壁搏动信号的同时也会滤除低频血流信号的问题,本研究提出一种以心电信号(electrocardiography,ECG)作为参考信号的自适应滤波的方法消除管壁干扰.方法 包括两方面:其一,采用心电信号作为参考信号对超声多普勒信号进行自适应滤波;其二,采用多级自适应滤波并选择不同的参考信号的滤波方案.分别使用上述方法和高通滤波法对仿真的超声多普勒信号进行处理,并将结果进行比较.结果 与传统的高通滤波法相比,该方法在有效抑制管壁搏动信号的同时保留一部分低频血流信号成分.结论 该方法能较准确地提取出完整的血流超声多普勒信号,具有一定的临床应用价值.
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一种新的超声图像斑点噪声抑制方法
斑点噪声是超声图像中固有的噪声.现有的用于斑点噪声抑制的自适应滤波方法、小波软阈值方法及小波域内细节抛弃法在去除噪声的同时,不同程度地丢失了一些图像细节.针对这一问题,本文提出了一种新的结合自适应中值滤波和小波软阈值处理的超声图像斑点噪声抑制方法.对计算机仿真图像及超声图像进行处理的结果表明,本文提出的新方法在有效去除斑点噪声的同时,很好地保留了图像的细节,优于上述的其他方法.
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稳态视觉诱发电位在＋Gz耐力终点判断中的应用
目的 旨在研究用稳态视觉诱发电位检测飞行员在高加速度情况下耐力终点的可能性。 方法 在离心机施加加速度的情况下记录被试者的稳态视觉诱发电位。用自适应滤波估计方法提取稳态视觉诱发电位中特定的频率成分，然后再进行T2circ统计检验，从中发现耐力终点判断的客观指标。 结果 稳态视觉诱发电位信号特征与高加速度情况下飞行员视觉功能障碍有明显的相关性。 结论 稳态视觉诱发电位不仅有可能被用于人体加速度耐力终点的判断，而且有可能作为评定视觉功能障碍程度的指标之一；单一指标的判断方法是不够的，寻找多指标综合评定的方法非常必要。
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动态环境血氧饱和度监测的运动干扰分离自适应对消方法
目的 为解决动态环境中脉搏血氧饱和度监测容易受到运动干扰的问题,提出一种新的运动干扰分离自适应对消方法.方法 在对动态环境光电容积脉搏波信号干扰分析的基础上,首先通过计算信号包络提取出红光和红外光光电容积脉搏波信号的交流分量,并分离出与干扰相关的信号,然后将其作为参考信号进行自适应滤波,去除运动干扰.结果 采用本文提出的方法可有效抑制运动干扰对血氧饱和度结果的影响.结论 本方法充分利用了光电容积脉搏波信号包含的信息,具有结果准确、稳定,运算量小的特点,可应用于动态环境血氧饱和度的监测.
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基于小波分析与自适应滤波的胎儿心电提取
目的:利用小波分析与自适应滤波算法相结合从母体腹部信号中提取胎儿心电.方法:首先对母体腹部信号和胸部信号做5层平稳小波分解,然后在每层小波系数引入小均方误差(LMS)算法对应滤波,后将小波系数重构获得胎儿心电.结果:使用临床数据进行验证,结果表明,基于小波分析与自适应滤波的算法能够识别母体腹部信号中的胎儿心电信号.结论:该方法与LMS算法相比提取效果更好,尤其对母体心电波形与胎儿心电波形重合部分改善明显.另外,该算法计算简单,易于实现,保持了较高的实时性.
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抗高频电刀干扰心电监护系统的研究与实现
电刀是现代手术中必备的电外科装置,然而电刀在使用时往往对监护仪器产生严重的干扰,影响对手术中病人的实时监测,使得心电波形的显示严重失真,心率计算发生错误.在模拟电路方面提出了多种创新措施,有效地解决了电刀干扰问题,可以协助医生准确快速地做出诊断.此外,针对医疗仪器中的残余调制工频干扰和基线漂移,除了使用数字梳状滤波器之外,还创新地提出一种有效的滤波算法--带锁相环的自适应梳状滤波器.这种方法滤波利用锁相环对工频信号及其倍频进行采样,不但节约成本、容易实现,而且可以跟踪电源频率,完全滤除工频干扰及其高次谐波.
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自适应干扰对消器在生物电信号处理中的应用
基于LMS算法的自适应干扰对消器是一种能自动调节系统参数的滤波器,具有较好的鲁棒性,可以应用在各种信号特别是生物电信号的提取、数据处理上.运用这个算法,本文以心电信号为例,实现了对心电信号的工频干扰消除和基线漂移消除,均取得了良好的效果.
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医学图像处理中滤波技术的研究
利用Matlab7.0的图像处理工具箱对医学图像进行不同种类的滤波处理,去除各种不同信号噪声干扰,提高信噪比,为医学图像的细微观察和分析提供了简便快捷的方法.
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一种自适应小均方算法提取胎儿心电信号的方法研究
目的:针对胎儿的心电信号十分微弱,基本被母体的生理电信号所掩盖的情况,提出一种有效地提取胎儿心电信号的方法.方法:首先根据胎儿和母亲心电的特点人工合成孕妇和胎儿的混合心电信号,然后使用自行设计的变步长自适应小均方(least mean square,LMS)算法完成胎儿心电的提取工作.结果:实验结果显示,信噪比由-50.7 dB提高到48.4 dB,并且滤波后得到的胎儿心电信号与真实的胎儿心电信号的相关系数为0.995 8.结论:该算法不仅成功滤除了母亲的心电信号,而且较好地保留了胎儿心电信号,有助于无创条件下胎儿疾病和生理状况的早期检查.
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不同呼吸模式对雷达信号分离影响实验研究
目的：研究生物雷达监护过程中，不同呼吸模式对雷达信号分离提取的影响。方法：在不同呼吸模式下，获取雷达式生命参数监护系统的回波信号，应用改进的信号分离算法，分离出呼吸和心跳信号，并提取对应信号的参数特征。结果：2种呼吸模式下，自适应滤波器输出的信号中心频率与心跳信号频率一致，且其余频点信号得到有效抑制。结论：该算法可以有效地分离出心跳信号，同时有效抑制其他干扰信号。
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自适应滤波在呼吸音监测中的应用研究
目的:使用自适应滤波技术消除呼吸音采集过程中受到的环境噪声干扰,进一步提高基于呼吸音的呼吸监测的准确性.方法:首先对颈部呼吸音及环境噪声两路信号同时进行采集,之后针对小均方误差(least mean square,LMS)、归一化小均方误差(normalized least mean square,NLMS)和递归小二乘(recursive least squares,RLS)3种自适应滤波算法进行理论分析并对实际采集的呼吸音进行分段处理.结果:采用LMS算法对数据进行分段处理的效果并不理想,而对于NLMS和RLS算法,选择分段长度为N=40 000时对无噪声信号的“污染”小且滤波效果较理想.结论:自适应滤波算法用于抑制呼吸音中噪声的可行性得到了验证,并终给出了滤波效果相对佳的算法及其相应参数,可为基于呼吸音的呼吸监测的实际应用提供参考.
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诱发电位快速提取方法及进展
每次刺激所产生的诱发电位的峰值和潜伏期以至波形是时变信号.随着信号处理技术的发展,诱发电位的提取方法由传统的平均叠加方法,向逐步减少累加次数,终实现单次提取诱发响应波形,实现动态提取诱发电位的方向发展,因此对诱发电位的少次以至单次提取成为生物医学信号处理领域备受关注的一个研究课题.对近年来快速提取诱发电位的信号处理方法进行了简要的回顾,并分别从自适应滤波、小波变换、神经网络及独立成分分析等4个方面对算法进行了介绍.
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冠状动脉造影图像降噪处理的3种方法比较
目的对冠状动脉造影图像降噪处理的3种方法进行比较.方法将冠状动脉造影图像数字化并输入计算机,然后再用中值滤波法、自适应滤波法和基于小波变换的降噪处理3种方法分别处理同一图像,比较效果.结果成功地运用了3种方法对冠状动脉造影图像进行降噪处理,图像质量均有所提高.结论自适应降噪处理和基于小波系数的降噪处理结果较好,但自适应降噪处理的速度要快.
关键词： 降噪处理 中值滤波 自适应滤波 基于小波变换的降噪处理 -
基于BP神经网络的胎儿心电提取算法研究
目的 针对胎儿心电不易提取的问题, 提出一种从孕妇腹部混合心电信号和胸部心电信号中提取胎儿心电的方法.方法 采用反向传播 (BP) 神经网络预测孕妇腹部混合心电信号中母体心电的真实形态, 从腹部混合信号中减去预测的母体心电信号便得到胎儿心电信号.与小波阈值去燥算法和自适应滤波算法比较, 评价BP神经网络算法可行性.结果 相比小波阈值去燥算法和自适应滤波算法, 该算法准确度为94.12％, 灵敏度为96.97％.这两项指标均优于小波阈值去燥算法的80.52％、93.94％和自适应滤波算法的87.88％、87.88％.结论 基于BP神经网络的方法可以提取到纯净的胎儿心电信号, 对于胎儿心电监护有一定的应用价值.
