本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)RLS算法在心電信號(hào)去噪中的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在生物醫(yī)學(xué)的研究領(lǐng)域中,心電信號(hào)的檢測(cè)與處理具有非常重要的意義。在實(shí)際中,心電信號(hào)無(wú)可避免地存在各種噪聲,它們對(duì)心電信號(hào)的檢測(cè)影響很大,有時(shí)甚至?xí)蜎](méi)心電信號(hào),嚴(yán)重影響對(duì)心電波形的分析與診斷結(jié)果。因此,研究一種如何有效去除心電信號(hào)中噪聲干擾的方法具有重要的實(shí)際意義。自適應(yīng)濾波理論是統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理領(lǐng)域中的重要組成部分,對(duì)于時(shí)變未知環(huán)境下的信號(hào)處理問(wèn)題,比傳統(tǒng)的固定濾波器性能更優(yōu),同時(shí)還具備計(jì)算復(fù)雜度低、收斂速度快的處理能力。自適應(yīng)濾波器通常是由兩部分組成:濾波器結(jié)構(gòu)和自適應(yīng)算法,其中最為核心的部分就是自適應(yīng)算法的設(shè)計(jì)。本文主要是采用軟件方法來(lái)實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)中的噪聲消除,通過(guò)對(duì)自適應(yīng)各種算法的研究,以及在對(duì)比各種算法性能優(yōu)劣的基礎(chǔ)上,確立了一種有效濾除心電信號(hào)中噪聲的算法。首先,詳細(xì)分析了最小均方準(zhǔn)則下的LMS算法、歸一化LMS算法、變步長(zhǎng)LMS算法以及遞推最小二乘RLS算法基本理論。通過(guò)這些算法的分析發(fā)現(xiàn):RLS算法比LMS算法能夠更好地自適應(yīng)地跟蹤統(tǒng)計(jì)特性發(fā)生變化的外界噪聲干擾,收斂速度更快,穩(wěn)定性更好。最終,本文選用RLS算法自適應(yīng)噪聲對(duì)消系統(tǒng)來(lái)處理心電信號(hào),仿真結(jié)果表明該算法能夠快速、高效地去除噪聲干擾,濾波效果顯著,有效地改善了ECG波形,提高了ECG分析和診斷的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：自適應(yīng) 心電信號(hào) 最小均方 最小二乘 RLS 自適應(yīng)對(duì)消
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)13-17
• 1.2.1 基于維納濾波理論的方法15-16
• 1.2.2 基于卡爾曼濾波理論的方法16
• 1.2.3 基于最小二乘準(zhǔn)則的方法16-17
• 1.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的方法17
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容17-19
• 第2章 自適應(yīng)濾波理論19-36
• 2.1 自適應(yīng)濾波基本理論19-20
• 2.2 最小均方誤差準(zhǔn)則下的自適應(yīng)算法20-27
• 2.2.1 LMS算法20-23
• 2.2.2 NLMS算法23-25
• 2.2.3 變步長(zhǎng)LMS算法25-26
• 2.2.4 改進(jìn)的變步長(zhǎng)LMS算法26-27
• 2.3 最小二乘準(zhǔn)則下的自適應(yīng)算法27-28
• 2.4 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)概述28-30
• 2.5 自適應(yīng)濾波簡(jiǎn)單應(yīng)用30-35
• 2.5.1 自適應(yīng)對(duì)消30-32
• 2.5.2 自適應(yīng)陷波器32
• 2.5.3 自適應(yīng)逆濾波32-34
• 2.5.4 預(yù)測(cè)及信號(hào)分離34-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第3章 最小二乘自適應(yīng)算法36-48
• 3.1 引言36
• 3.2 遞推最小二乘法(RLS)36-39
• 3.3 RLS算法的性能分析39-43
• 3.4 各種自適應(yīng)算法仿真分析與比較43-47
• 3.4.1 RLS與LMS性能仿真分析比較43-45
• 3.4.2 各種自適應(yīng)算法收斂速度比較45-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的自適應(yīng)濾波48-60
• 4.1 心電信號(hào)概述48-51
• 4.1.1 心臟傳導(dǎo)系統(tǒng)48-49
• 4.1.2 心電信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理49-50
• 4.1.3 心電信號(hào)及特點(diǎn)50-51
• 4.2 心電信號(hào)的噪聲來(lái)源51-53
• 4.3 仿真結(jié)果及分析53-59
• 4.3.1 自適應(yīng)噪聲消除54
• 4.3.2 算法實(shí)現(xiàn)54-55
• 4.3.3 仿真結(jié)果55-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-67
• 附錄A（MATLAB程序代碼）67-75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：284474