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

【摘要】：在生物醫(yī)學的研究領(lǐng)域中,心電信號的檢測與處理具有非常重要的意義。在實際中,心電信號無可避免地存在各種噪聲,它們對心電信號的檢測影響很大,有時甚至會淹沒心電信號,嚴重影響對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中噪聲干擾的方法具有重要的實際意義。自適應濾波理論是統(tǒng)計信號處理領(lǐng)域中的重要組成部分,對于時變未知環(huán)境下的信號處理問題,比傳統(tǒng)的固定濾波器性能更優(yōu),同時還具備計算復雜度低、收斂速度快的處理能力。自適應濾波器通常是由兩部分組成:濾波器結(jié)構(gòu)和自適應算法,其中最為核心的部分就是自適應算法的設(shè)計。本文主要是采用軟件方法來實現(xiàn)心電信號中的噪聲消除,通過對自適應各種算法的研究,以及在對比各種算法性能優(yōu)劣的基礎(chǔ)上,確立了一種有效濾除心電信號中噪聲的算法。首先,詳細分析了最小均方準則下的LMS算法、歸一化LMS算法、變步長LMS算法以及遞推最小二乘RLS算法基本理論。通過這些算法的分析發(fā)現(xiàn):RLS算法比LMS算法能夠更好地自適應地跟蹤統(tǒng)計特性發(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算法自適應噪聲對消系統(tǒng)來處理心電信號,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分析和診斷的準確性。
【關(guān)鍵詞】：自適應 心電信號 最小均方 最小二乘 RLS 自適應對消
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 國內(nèi)外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢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 基于最小二乘準則的方法16-17
• 1.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡理論的方法17
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容17-19
• 第2章 自適應濾波理論19-36
• 2.1 自適應濾波基本理論19-20
• 2.2 最小均方誤差準則下的自適應算法20-27
• 2.2.1 LMS算法20-23
• 2.2.2 NLMS算法23-25
• 2.2.3 變步長LMS算法25-26
• 2.2.4 改進的變步長LMS算法26-27
• 2.3 最小二乘準則下的自適應算法27-28
• 2.4 生物醫(yī)學信號概述28-30
• 2.5 自適應濾波簡單應用30-35
• 2.5.1 自適應對消30-32
• 2.5.2 自適應陷波器32
• 2.5.3 自適應逆濾波32-34
• 2.5.4 預測及信號分離34-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第3章 最小二乘自適應算法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)學信號的自適應濾波48-60
• 4.1 心電信號概述48-51
• 4.1.1 心臟傳導系統(tǒng)48-49
• 4.1.2 心電信號產(chǎn)生機理49-50
• 4.1.3 心電信號及特點50-51
• 4.2 心電信號的噪聲來源51-53
• 4.3 仿真結(jié)果及分析53-59
• 4.3.1 自適應噪聲消除54
• 4.3.2 算法實現(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62-66
• 致謝66-67
• 附錄A（MATLAB程序代碼）67-75

【參考文獻】

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本文編號：284474