本文選題：自適應(yīng)濾波器 + 加速度傳感器��； 參考：《電子技術(shù)應(yīng)用》2017年09期

【摘要】：為了檢測(cè)公安、消防官兵等高危職業(yè)人群的心電信號(hào),以胸帶作為穿戴載體,設(shè)計(jì)一款可穿戴式無(wú)線心電檢測(cè)系統(tǒng),在智能手機(jī)上實(shí)現(xiàn)心電、心率的實(shí)時(shí)傳輸與顯示�？紤]到警員日常的活動(dòng),基于自適應(yīng)濾波器原理,將三軸加速度傳感器作為參考信號(hào),對(duì)比兩種自適應(yīng)濾波算法濾出運(yùn)動(dòng)偽跡(Motion Artifact,MA)后的輸出波形。結(jié)果表明,采用歸一化的最小均方算法(Normalized Least Mean Square,NLMS)的自適應(yīng)濾波器輸出心電信號(hào)基線平穩(wěn)且R波定位準(zhǔn)確性達(dá)99%以上。在正常的人體活動(dòng)中實(shí)時(shí)測(cè)量的心率值誤差在4%以內(nèi),心率測(cè)量精度較高。
[Abstract]:In order to detect the ECG of high risk professional population, such as police, fire fighting officers and soldiers, a wearable wireless ECG detection system was designed with chest belt as the wearable carrier. The real time transmission and display of ECG and heart rate were realized on the smart phone. Considering the daily activities of police officers, based on the principle of adaptive filter, the three-axis acceleration sensor is used as reference signal to compare the output waveform of two adaptive filtering algorithms after filtering motion artifact (MA). The results show that the adaptive filter using Normalized least mean Square-NLMS (Normalized least mean Square-NLMS) is stable in outputting ECG baseline, and the accuracy of R-wave localization is over 99%. The error of heart rate measured in real time in normal human activity is less than 4%, and the accuracy of heart rate measurement is high.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)光電信息感測(cè)與傳輸技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2014BAI11B10) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61471075) 重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS17239)
【分類號(hào)】：TN911.23

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黎志軍;關(guān)于以自適應(yīng)濾波器消除反饋聲的建議[J];電聲技術(shù);1985年03期

2 楊大力;李文海;;一種新的組合時(shí)延自適應(yīng)濾波器[J];北京郵電學(xué)院學(xué)報(bào);1989年01期

3 向大威,溫周斌,顧亞平;自適應(yīng)濾波器的幾種權(quán)更新算法[J];聲學(xué)技術(shù);1990年04期

4 楊大力,李文海;一種新的組合時(shí)延自適應(yīng)濾波器[J];電子學(xué)報(bào);1990年03期

5 C.F.N.Cowan ,J.W.Arthur ,J.Mavor ,P.B.Denyer ,邵濟(jì)銘;電荷耦合自適應(yīng)濾波器的實(shí)現(xiàn)與分析[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1982年11期

6 張以森;最小均方自適應(yīng)濾波器[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1982年04期

7 煍耀寰;微處理機(jī)自適應(yīng)濾波器[J];成都電訊工程學(xué)院學(xué)報(bào);1983年02期

8 苗家林;一種頻域自適應(yīng)濾波器的信號(hào)檢測(cè)方法[J];電子科學(xué)學(xué)刊;1984年05期

9 李正茂,洪福明;擴(kuò)展頻譜系統(tǒng)中采用自適應(yīng)濾波器抑制有限帶寬干擾[J];通信學(xué)報(bào);1986年02期

10 C.H.魏;J.J.盧;胡勇;;用分布運(yùn)算實(shí)現(xiàn)數(shù)字自適應(yīng)濾波器的多存儲(chǔ)模塊結(jié)構(gòu)[J];國(guó)外艦船技術(shù).雷達(dá)與對(duì)抗;1987年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 肖倩;基于小波理論的去噪方法及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D];東北大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張建新;可穿戴設(shè)備中ZigBee無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)的研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2016年

2 俞瀟;光譜信號(hào)及光纖振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理算法的應(yīng)用研究[D];新疆大學(xué);2016年

3 姚紅兵;基于眼鏡框架的生理信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的研究[D];東南大學(xué);2016年

4 江凇;中距離電力線數(shù)字載波關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2016年

5 孔濤;自適應(yīng)濾波器在無(wú)線信道均衡中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

6 孫延龍;基于雙系統(tǒng)耦合理論的自適應(yīng)濾波算法的研究[D];煙臺(tái)大學(xué);2012年

7 成利香;基于DSP聲回聲抵消系統(tǒng)的研究[D];中南大學(xué);2010年

8 孫明麗;用于心電信號(hào)去噪的自適應(yīng)方法研究[D];天津理工大學(xué);2014年

9 李一品;直擴(kuò)系統(tǒng)干擾檢測(cè)與抑制算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京理工大學(xué);2015年

10 高揚(yáng);LTE-A中繼關(guān)鍵技術(shù)研究及仿真實(shí)現(xiàn)[D];河北大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2056247