EMGdi信号中ECG干扰去除方法研究

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1、中山大学硕士学位论文EMGdi信号中ECG干扰去除方法研究姓名：廉志云申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：杨智20050530中山大学硕士学位论文摘要EMGdi信号中ECG干扰去除方法研究专业：检测技术与自动化装置硕士生：廉志云指导老师：杨智教授摘要coPD是一种严重的慢性呼吸系统疾病，死亡率高，它与呼吸肌疲劳有着密切的关系。而膈肌是重要的吸气肌，通过对它的评估可以有效地监测人的呼吸系统的状况。EMGdi中携带有人的呼吸机制的重要信息，是微弱的生物电信号，频谱集中在25-25吼z的宽频带之间，而其中的干扰EOG信号强大，频谱集中在1·5皤z的低频窄带范围里，与EMGdi

2、信号的低频部分重叠，比较难消除，这严重影响了EMGdi的信号分析质量。雨现在的几种处理方法存在着有用信息保留少、人为因素多、准确性差等问题。小波变换是一种时频局部化、多分辨率分析方法．对I临床上的非平稳信号的处理具有独特的优越性。而自适应滤波器可以在强的随机性和背景噪声中实现最优滤波，并同时晟低限度地减少有用信息的损失。本文针对EMGdi的宽带弱信号非平稳、而EcG窄带强信号且两者频谱有重叠的特点，对基于小波分解与信号重建和自适应滤波技术相结合的信号处理方法进行了研究。首先，采用db4小波作尺度二上的分解得到近似分量a2和细节分量d1、d2；这样就把EMGdi中包含EcG干扰的低频段分离

3、出来——a2，对它按照tMs算法固定步长作自适应滤波处理，得到最优输出EcGl；于是压低了EMGdi信号，突出了ECG，而后从a2中减去ECGl得到差值△42，得到a2中的肌电成分；最后△口2和做过简单的修剪处理的细节分量d2。、d1。作信号的小波重建，就得到了去除ECG后的EMGdil。通过对临床数据的处理，并与其它的几种方法作比较，说明了本文方法是可行的。但还需要对小波变换和自适应滤波作进一步的研究，以提高可靠性，并逐步做到实时处理。关键词：信号处理，膈肌肌电，心电，小波变换，自适应滤波，干扰去除中山大学硕士学位论文摘要AResearchontheMethodofRemovingth

4、eECGInterfbrencefhmtheEMGdisignal——-Ametllodbased蚰thetechlliquesofcombi船娃蚰ofwaVeletdec哪positionaⅡdreconstnlctionandadaptive6lteringMajor：1lcst抽g1khniques卸dAutomaticEquipmentN锄e：Ij锄Zlli”nSuperyjsor：Prof．YangzlliAbstI鼍ctCOPDjsasevcrcdisordefofthercspifatorysystemw曲highdeath，coIrehtingwcUwiththc白tjg

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6、ndbetween25—250Hz．AndthcECGintc疵rencchaslaFgcampmudcwithmostencfgyinthenarrow10w骶quencyb锄dupto50Hz，oVcflappiIIgtheEMGdisignalinthc脚strclevantlowbandofitsspectmm．1nherefore，reIIloviIlgthcECGilltcrfcrence丘omthcrc∞rdcdEMGdiisanabsoluteprerequisitebe如rethcEMGdisignal’sa越lysis．Sevcraldi骶rcntapproaches

7、weresuggcsted，buttherestmcxiStssomeprobkmssuchassmⅡu∞fulinfo删tionkeeping锄d瑚n．madedecjsion．WhVelettransformisatimc-丘cqucncylocalization卸dmuni_resolutionsignalanalysismcthod，havjlIgpanicul缸supcr主0rityfofthcclillicalun—st