文摘

本文提出一种技术寻找最优初始体重使用自适应滤波器的差分方程。分析获得响应的系统识别适当的权重系统和显示MSE取决于初始重量。该技术应用于消除已知频率电源线干扰(PLI)信号在心电图(ECG)信号。PLI信号被认为是余弦和正弦信号的组合。因此,自适应滤波器试图调整余弦和正弦信号的振幅合成一个参考信号非常类似于污染PLI的信号。比较其他技术提出了技术的潜力,系统通过使用Matlab程序模拟和TMS320C6713数字板。仿真结果表明,该技术使系统消除PLI信号用最快的时间和收益上恢复ECG信号的结果。

1。介绍

如今,心脏疾病患者的数量不断增加。某些不良习惯在日常生活中,如低体力活动,可能导致心脏病的风险因素。此外,不当的饮食习惯可能会导致高脂血症,流入的疾病的高血压和糖尿病。有几种形式的心脏疾病,例如,冠心病、心脏扩大、心脏瓣膜病,由于心肌梗塞和心肌疾病。发现这些症状通常依赖于医学专家诊断各种因素确定的具体异常患者的心脏。心电图(ECG)信号是一个周期性的波形,代表电子出现在一个心跳。因此,心电图波形的解释是一个基本的技术,用于心脏疾病的诊断。如果存在异常心电图波形,它还意味着心脏功能异常;然后,应该进行深入诊断。心电信号是电压信号,发生在心脏肌细胞; it results from the exchange of the mineral concentration, such as sodium ions outside and potassium ions inside the cell. The amplitude of the ECG signal is typically very small (less than 20 mV). In the measurement of the ECG signal, the electrical device, which consists of several circuits, is used to acquire the signal. Although digital signal processing is applied through the process of signal acquisition [1- - - - - -4),不幸的是,获得心电图波形仍受到电力线路干扰(PLI)。如果PLI的振幅大于1%的心电图的振幅,这可能影响医务人员的诊断。

根据上述信息,PLI信号通常发生在ECG信号获取的过程。它扭曲了心电图波形和导致诊断过程中的困难。通过回顾现有的文献,取消PLI信号的各种方法被提出。例如,提出的方法是Levkov et al。6)生成参考PLI信号通过延迟受污染的信号。这意味着PLI信号和污染的引用PLI信号频率和振幅平等,但是不同的阶段。然后,PLI取消是通过添加PLI信号与输入信号生成的参考。然而,这种方法将获得令人满意的结果时,频率,相位,或者PLI信号的振幅随时间。

使用一个自适应滤波器是另一个有效的方法来消除PLI信号。自适应滤波器是主要应用于信号处理(7- - - - - -9)如预测、系统识别、均衡解调,噪音消除回波消除(10- - - - - -12),心音的去噪13- - - - - -15),和PLI消除16- - - - - -18]。例如,Widrow et al。19]最小均方(LMS)算法应用于自适应滤波器取消60 Hz PLI信号。在此系统中,参考信号的振幅和相位是由使用两个调整权重,将调整直到振幅和相位的最优接近PLI信号。在那之后,所以20.]提出的方法称为ASIC(自适应正弦干扰消除器)。在这种方法中,PLI信号和自适应滤波器的输入信号是正弦信号的形式定义的。两个调整权重,这对应于参考信号的振幅和相位参数,适应PLI信号获得最好的参考。虽然参考PLI信号的振幅和相位参数直接改编,ASIC技术不提供良好的结果在时变PLI的信号。这是因为适应振幅和相位的ASIC技术并不独立。

2008年,Kanachareon [21)提出了一个方法PLI取消PLI信号和参考PLI信号被定义为余弦和正弦信号的求和。参考PLI系统的信号是由适应余弦和正弦信号的振幅。基于这种方法,即使是PLI信号是时间变量;它可以消除。然而,这种PLI取消系统不能有效工作,如果没有适当的初始条件。换句话说,这种方法的缺点是,自适应系统的性能取决于合适的初始条件。在2009年晚些时候,Koseeyaporn et al。5)提出了一个增强的自适应算法PLI取消在ECG信号一分之二样品用来找到最好的初始值的振幅和相位参考PLI信号。定义初始条件,提出技术可以快速消除PLI信号。然而,如果振幅的两个样本之间的差异大于平均振幅的心电图信号,它会导致不适当的初始条件。

摘要技术获得的初始权重基于自适应LMS算法。初始权重是由代表适应体重方程差分方程的形式。使用这种技术,它可以申请PLI取消。本文的组织结构如下:技术寻找最优初始重量和部分中描述的方法来定义一些变量2。节中给出了计算机仿真的结果3。最后,部分4是结论。

2。方法

2.1。该方法基于自适应滤波器消除PLI信号

提出了消除PLI技术信号,导致腐败的心电图信号,基于自适应算法。这种方法的框图如图1(22]。恢复ECG信号和损坏的心电图信号可以写成 在哪里PLI的参考信号是由系统生成的,是原始ECG信号,是污染PLI信号被认为是单一频率的正弦信号。PLI信号,它是表达以下方程: 在哪里和分别是未知的振幅和相位。在数学上,(3)可以改写下列形式: 在哪里和振幅参数的余弦和正弦条件,分别。变量之间的关系(3)和(4)是由 通过使用(4),(2)是重写 和系统的参考信号是写成 让和的自适应权重和,分别。因此,恢复信号所示(1)是由 从(8),如果自适应权重的自适应滤波器可以调整和分别为和,恢复信号因此,。的参数和是根据以下方程: 在哪里,自适应算法的步长值,这是什么,。

2.2。一种技术寻找最优初始重量

该技术实现了一种自适应滤波器的线性组合滤波器,这是描绘在图2。自适应滤波器的误差信号和参考信号系统给出的 在哪里是期望信号,自适应滤波器的输入列向量,然后呢调整重量是列向量。权向量是改编的 在哪里步长值,是吗,的均方误差是由吗

让是预期的操作,期望信号和输入信号之间的互相关,和输入信号的自相关。通过替换(13)(12),它的收益率 当系统达到收敛状态,收敛于最优适应重量,并且可以定义的 这个方程称为维纳霍普夫方程。通过考虑(14),它可以重新安排在差分方程的形式 差分方程的形式给出的(16),发现自然反应方程 让,在那里是一个常数向量。通过求解(17),发现 然后,自然反应 此外,强迫响应方程,这被认为是(16),是 在本文中,假设和相比变化非常慢;因此,这两个参数是视为常数。通过定义强迫响应解决如下: 因此,自适应滤波器的脉冲响应 从(22),通过定义,常数向量被发现是

通过替换(23)(22),它的收益率 在哪里自适应滤波器的初始重量。通过让替换成(24),系统的脉冲响应 通过考虑(25),这是自适应滤波器的转换为在任何收敛状态。

2.3。系统的性能而言,MSE初始重量有关

从给出的MSE (13)和自适应滤波器的脉冲响应(24),发现

从(26),这意味着初始重量影响系统的均方误差。最小均方误差将会实现,如果第二项(26)是接近于零。图3系统的说明了MSE和样本的数量,用于确定初始重量(虚线)。看到的是更多的样本,系统的均方误差越小。从图3,当样品的数量是30多个样品,最小均方误差大约是实现。

2.4。样品的方法寻找一个合适的数量来计算最优初始重量

众所周知,最初的重量是一个重要因素对自适应滤波器的收敛速度。此外,如前一小节所示,样本的数量计算的初始重量与MSE系统,这表明自适应滤波器的效率。,因此,产生了一个问题关于如何找到一个合适的数量的样品来确定初始权重。

本文使用的样本数量来计算初始重量将由使用两个标准数学运算的数量和可接受的值的均方误差。

乘法和加法的数学运算,计算初始重量,所示(27)和(28),分别。

考虑以下: 在哪里是自适应滤波器的输入信号的数量,也就是2在这种情况下(余弦和正弦信号),然后呢是样品的数量计算。

在这项研究中,图形之间的交集的MSE系统和图形操作的数量(乘法器和加法器)用于确定适当数量的样本用于计算初始重量。从图4(一),它是均方误差之间的关系和数学运算的数量和使用的样本数量计算,没有约束。以确定正确的数量的样本,图MSE的信噪比= 10 dB(一般情况下)和信噪比=−10 dB(最坏的情况下)。在这个图中,有4个交点可能很难观察到。对图4 (b)图是通过设置条件的均方误差小于0.0001和数学运算的数量(乘法器和加法器)到400岁。样品的数量定义的交点,这是最大的一个。这是来自图之间的交点MSE的信噪比= 10 dB和加法器的数量的图像操作。这显然是见图4 (c)适当的数量的样品是30样品。所选样本的数量,因此,是30。在那之后,显示了初始重量如下:

3所示。仿真结果

在本节中,并给出了仿真结果。拟议的技术和其他两个技术确定初始重量,使用随机初始的技术和技术提出Koseeyaporn et al。5),用于自适应滤波器的性能进行比较。仿真结果将分为两个部分,如下所示。

3.1。使用Matlab程序的仿真结果

干净的ECG信号的仿真如图5。建立了自适应滤波器来消除PLI腐败的心电图信号,信号和步长参数定义为和是0.032。使用Matlab程序的仿真结果中描述数据6,7,8在信噪比−0.35−4.79,分别和−9.47分贝。

恢复ECG信号如图6(一)从三种方法,在不同的波形。结果表明,该方法优于其他方法,由于MSE最低。样品的数量达到收敛状态在每一个技术,它被认为是调整权重的自适应滤波器,在图6 (b)。在图6 (b),样品的数量用于引用的收敛余弦信号()是67、71和36使用随机初始的技术5),分别和拟议的技术。样品的数量用于参考正弦信号的融合()74年,60岁和60使用随机初始的技术5),分别和拟议的技术。平方误差信号从相比获得技术是描绘在图6 (c)。仿真结果的信噪比和−4.79−9.47 dB中演示了数据7和8,分别。

3.2。仿真结果利用TMS320C6713数字板

PLI取消结果TMS320C6713的数字板中描述数据9,10,11对输入信号的信噪比−0.35−4.79−9.47 dB,分别。从一开始就通过考虑这些结果,说明了该方法可以消除PLI信号用最快的时间是符合计算机模拟的结果。

4所示。结论

技术寻找适当的初始权重自适应滤波器提出了。代表改编的初始权重是由方程差分方程的形式。派生的分析系统响应确定相应的权重和显示MSE取决于初始权重。拟议的技术目标是申请PLI取消在ECG信号。计算机模拟的结果通过使用Matlab程序和TMS329C6713数字委员会表明,自适应滤波器的基础上,提出技术获取适当的初始权重可以应用在PLI取消比技术相比,提供更好的性能。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

承认

作者欣然承认国家广播电视和电信委员会(NBTC)对金融支持下TRIDI NTC奖学金(批准号010/2553)。