Đang tải... (xem toàn văn)
lọc nhiễu trong tín hiệu điện tim
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA VẬT LÝ-VẬT LÝ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH VẬT LÝ TIN HỌC -------------------------------- BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ Đề tài: LỌC NHIỄU TRONG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM GVHD: Th.S Hứa Thị Hoàng Yến SVTH: Nguyễn Quốc Khánh Nguyễn Anh Huân ---------------------------------TP HỒ CHÍ MINH – 2015 LỜI CẢM ƠN LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài “Lọc nhiễu tín hiệu điện tim” chúng em nhận hướng dẫn giúp đợ nhiệt tình nhiều tập thể cá nhân. Với tư cách sinh viên, chúng em xin chân thành cảm ơn cô Hứa Thị Hoàng Yến nhiệt tình truyền đạt, chia sẻ tài liệu hướng dẫn tận tình lời khuyên quý báu xoay quanh vấn đề thực đề tài mà phương pháp học tập nghiên cứu cho chúng em giảng hay, hấp dẫn, làm nguồn kiến thực vững vàng – tảng để chúng em học tập, làm việc thực tốt đề tài này. Xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô môn bạn bè lớp giúp đớ nhóm em để hoàn thành đề tài Tp.Hồ Chí Mình, ngày 18/01/2015 Nhóm sinh viên Nguyễn Quốc Khánh Nguyễn Anh Huân MỤC LỤC MỤC LỤC CHƯƠNG 1: NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU . 1.1. Khái quát tín hiệu điện tim . 1.2. Các nguyên nhân gây nhiễu . 1.2.1. Can nhiễu ảnh hưởng đến chất lượng ghi tín hiệu điện tim. 1.2.2. Nhiễu tần số 50Hz 60Hz từ mạng cung cấp điện. 1.2.3. Nhiễu run 1.2.4. Nhiễu tiếp xúc điện cực bệnh nhân . CHƯƠNG 2: TOÁN LMS PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT 2.1. Đặt vấn đề 2.2. Phương pháp thích nghi lọc nhiễu điện áp cho tín hiệu y sinh . 2.2.1. Cấu trúc mạch lọc thích nghi . CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS VỚI KÍCH THƯỚC BƯỚC THÍCH NGHI THAY ĐỔI 3.1. Mục đích 3.2. Thuật toán LMS với kích thước bước thay đổi . CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP . 12 4.1. Mục đích 12 4.2. Thiết kế 12 4.3. Mô Matlab 12 4.3.1. Tạo tín hiệu ECG 50Hz 12 4.3.2. Tín hiệu nhiễu 50Hz từ nguồn điện nhiễu bị biến đổi trình lan truyền tần số lân cận 13 4.3.3. Hàm khử nhiễu với kích thước bước cố định . 14 4.3.4. Hàm khử nhiễu với kích thước bước thay đổi 14 4.3.5. Áp dụng hai phương pháp LMS . 15 KẾT LUẬN . 18 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 20 MỤC LỤC HÌNH ẢNH MỤC LỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1. Giản đồ khối mạch lọc. Hình 2.2. Cấu trúc mạch lọc FIR thích nghi . Hình 2.3. Mạch lọc FIR thích nghi dùng thuật toán LMS Hình 3.1. Sự hội tụ thuật toán sử dụng (3.1) cho điều chỉnh 𝜇(n), với điều kiện tọa độ (w1(0),w2(0)) chọn phù hợp. . Hình 3.2. Sự hội tụ thuật toán sử dụng (3.1) cho điều chỉnh 𝜇(n), với điều kiện tọa độ (w1(0),w2(0)) chọn không phù hợp. 10 Hình 3.3. Gradient 𝜉 mặt phẳng (w1, w2) 11 Hình 4.1. Tín hiệu ECG 13 Hình 4.2. Tín hiệu nhiễu . 13 Hình 4.3. Tín hiệu trộn từ ECG 50Hz nhiễu 14 Hình 4.4. Tín hiệu lọc với kích thước bước cố định mu = 0.05 . 16 Hình 4.5. Tín hiệu lọc với kích thước bước cố định mu=0.5 . 16 Hình 4.6. Tín hiệu lọc với kích thước bước thay đổi . 16 Hình 4.7. So sánh tín hiệu lọc với mu=0.05, mu=0.5 mu thay đổi 17 LỜI MỞ ĐẦU LỜI MỞ ĐẦU Xử lý thích nghi lĩnh vực có ý nghĩa học thuật gắn liền với ứng dụng thực tế sinh động xử lý tín hiệu. Ban đầu ứng dụng xử lý tín hiệu thích nghi giới hạn mô hình nhận dạng, sửa sóng, lọc nhiễu,… sử dụng thuật toán Newton, Steepest Descent, LMS, RLS,… Sự thay đổi tập liệu đầu vào điều kiện ràng buộc ngày phức tạp kéo theo đòi hỏi cải thiện thuật toán để có hiệu xử lý cao hơn. Ngoài việc giải vấn đề nâng cao hiệu thuật toán đòi hỏi việc xây dựng điều kiện đảm bảo thuật toán sử dụng được. nghi Đối với đề tài này, nhóm sinh viên xin trình bày phương pháp thích lọc nhiễu vài ứng dụng phương pháp. CHƯƠNG 1: NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU CHƯƠNG 1: 1.1. NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU Khái quát tín hiệu điện tim Tim tổ chức rỗng, co bóp cách thứ tự tạo áp lực đẩy máu qua phận thể. Mỗi nhịp tim kích thích xung điện từ tế bào nút xoang tâm nhĩ. Các xung điện truyền đến phận khác tim làm tim co bóp. Việc ghi tín hiệu điện tâm đồ việc ghi lại tín hiệu điện này. Tín hiệu điện tâm đồ mô tả hoạt động điện tim, phân tích thành thành phần đặc tính có tên song: P, Q, R, S,T. Mỗi thành phần có đặc trưng riêng, đáp ứng riêng, dấu hiệu nhịp tim riêng có chung nguồn gốc tượng điện sinh vật. Tổng hợp tất thành phần suất điện động từ tế bào tim tạo tín hiệu phản ánh hoạt động tim, người ta gọi tín hiệu điện tim. Tín hiệu điện tim có độ lớn thay đổi theo thời gian khác điểm thể người. Bằng cách đo số điểm thể người. Bằng cách đo số điểm thể người theo dõi hình dạng song thay đổi theo thời gian, người ta giúp nhận biết số tình trạng bệnh lý chấn thương. 1.2. Các nguyên nhân gây nhiễu. 1.2.1. Can nhiễu ảnh hưởng đến chất lượng ghi tín hiệu điện tim. Như nói trên, sóng điện tim có biên độ nhỏ , dễ bị ảnh hưởng nhiễu. Các can nhiễu ảnh hưởng đến chất lượng ghi tín hiệu điện tim là: Nhiễu từ mạng cung cấp điện có tần số thay đổi ngẫu nhiên. Nhiễu sóng bệnh nhân bình tĩnh đo gây ra. Nhiễu tiếp xúc không tốt điện cực bệnh nhân gây ra. Nhiễu tần số thấp gây trôi đường nền. Nhiễu tồn nguồn tạo tín hiệu điện tim thể ghép tim mang thai. Tuy nhiên qua khảo sát loại nhiễu ảnh hướng đến chất lượng ghi tín hiệu điện tim, lọc nhiễu từ mạng cung cấp điện cấp bách tính chất phổ biến khó kiểm soát loại nhiễu này. Các loại can nhiễu lại có dải tần ổn định nên giải triệt để lọc cố định. CHƯƠNG 1: NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU 1.2.2. Nhiễu tần số 50Hz 60Hz từ mạng cung cấp điện. Như nói trên, thông tin hữu ích nằm dải tần thấp, 0.05 – 100Hz, mạng cung cấp điện có tần số 50Hz 60Hz có mặt khắp nơi bệnh viện, phòng khám, lưới điện tác động lên thiết bị ghi sóng điện tim. Nếu tiến hành đo điện tim nơi có từ trường mạnh mạng cung cấp điện nhiễu 50Hz 60Hz gây ảnh hưởng. 1.2.3. Nhiễu run Khi bệnh nhân căng thẳng, lo sợ bình tĩnh gây run cơ, tạo nhiễu sóng cơ. Dải tần loại nhiễu nằm dải 20-30Hz nên lọc chắn dải cố định. 1.2.4. Nhiễu tiếp xúc điện cực bệnh nhân Nguyên nhân tạo can nhiễu loại tiếp xúc điện cực da. Quá trình mô tả sau: Bề da gồ gề. Lớp biểu bì có tế bào già, chết, bụi… Ngoài có sợi lông mọc từ da. Mồ hôi tiết qua lỗ chân lông. Thành phần mồ hôi phức tạp với nhửng ion K+, NA+, Cl-. Dựa vào công thức dễ dàng thấy lớp tiếp xúc tạo điện tiếp xúc. Ngoài độ dẫn điện tổ chức da gây tượng có dòng điện chạy qua. Lớp tiếp xúc phân cực xuất lớp điện tích trái dấu bên tiếp xúc. Khi điện cực chuyển động tương da dẫn đến điện tích bị xáo trộn lớp tiếp xúc điện cực – dung dịch đặc biệt lớp tiếp xúc dung dịch – da. Từ điện tích có phân bố lại trình dừng lại có cân bằng. Thêm vào phải tính đến thay đổi điện có dòng điện chạy qua. Điện chênh lệch có chuyển dịch học tương đối da điện cực gọi artifact. Các điện cực làm vật liệu có điện bán pin cao điện artifact mạnh điện thường lớn so với tín hiệu điện tim. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS 2.1. Đặt vấn đề Trong lọc số quy ước (FIR IIR), thông số trình dùng để xác định đặc trưng hệ thống coi biết. Các thông số thay đổi, gây bất ổn tín hiệu. Vì người ta đưa lọc FIR có cấu trúc mới, mà đó, hệ số lọc thay đổi để thích ứng với thay đổi bất ngờ yếu tố lối vào. Mạch lọc FIR có hệ số thay đổi gọi mạch lọc FIR thích nghi. Giản đồ khối mạch lọc trình bày hình sau: Tín hiệu mong muốn d(n) Tín hiệu vào x[n] h[n]=h0,h1,… y[n] + Tín hiệu sai số e[n] Hình 2.1. Giản đồ khối mạch lọc. Trong sơ đồ này, tín hiệu lối vào dãy thời gian rời rạc x[n], mạch lọc đặc trưng đáp ứng xung h[n], tín hiệu lối thời điểm n dãy y[n]. Lối sử dụng để xác định đáp ứng mong muốn d[n]. Các hệ số mạch lọc phải chọn lựa cho dãy tín hiệu mong muốn có dạng phù hợp với tín hiệu lối vào. Điều thực dãy tín hiệu sai số e[n] hội tụ không nhanh nhất. Để làm điều này, ta phải tối ưu hóa hàm sai số xác định theo phương pháp thông kê phương pháp định. Đối với phương pháp thống kê, hàm sai số sử dụng giá trị toàn phương trung bình tín hiệu sai số e[n]. Nếu tín hiệu vào tín hiệu mong muốn tín hiệu dừng, việc cực tiểu hóa sai số toàn phương trung bình đưa đến mạch lọc tiếng mạch lọc Wiener, gọi tối ưu theo nghĩa toàn phương trung bình. Hầu hết thuật toán thích nghi áp dụng cho loại mạch lọc Wiener. Trong phương pháp định, cách chọn hàm sai số tổng trọng số tín hiệu sai số toàn phương. Việc cực tiểu hóa hàm dẫn đến mạch lọc tối ưu dãy liệu cho. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS Như vậy, mạch lọc thiết kế công thức thống kê công thức xác định. Trong thiết kế xác định, cần phải tính toán số đại lượng trung bình sử dụng dãy liệu cho mà mạch lọc cần xử lý. Nói cách khác, để thiết kế mạch lọc Wiener cần phải biết trước tính chất thống kê tín hiệu sở. Trong trường hợp này, tín hiệu sở thường cho tín hiệu dừng trung bình theo thời gian trung bình thống kê. Mặc dù phép đo trực tiếp giá trị trung bình tín hiệu thực để thu thông tin cần thiết cho việc thiết kế mạch lọc Wiener mạch lọc tối ưu, nhiều ứng dụng thực tế, giá trị trung bình tín hiệu lại sử dụng theo cách gián tiếp, sai số lối mạch lọc tương quan với mẫu tín hiệu vào mạch lọc theo số cách sử dụng kết phương trình đệ quy để điều chỉnh hệ số mạch lọc theo kiểu lặp. Sử dụng phương pháp lặp đưa đến lời giải thích nghi có khả tự hiệu chỉnh. Có nghĩa tính chất thống kê tín hiệu thay đổi thời gian, nhờ nghiệm lặp, hệ số mạch lọc tự điều chỉnh để thích nghi với tính chất thống kê mới. Nghiệm lặp, nói chung ưa chuộng dễ mã hóa phần mềm dễ thực thi phần cứng nghiệm không lặp. 2.2. Phương pháp thích nghi lọc nhiễu điện áp cho tín hiệu y sinh 2.2.1. Cấu trúc mạch lọc thích nghi Cấu trúc thường sử dụng mạch lọc thích nghi mô tả hình: Hình 2.2. Cấu trúc mạch lọc FIR thích nghi Trong đó: x[n]: Vector tín hiệu đầu vào mạch lọc. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS x[n] = [x(n) x(n-1) x(n-2) … x(n-N+1)]T w: Là vector trọng số lọc thích nghi w = [w(0) w(1) … w(N-1)]T y[n]: Là lối mạch lọc 𝑇 y[n] = ∑𝑁−1 𝑘=0 𝑤[𝑘]𝑥[𝑛 − 𝑘]𝑤 𝑥[𝑛] (2.1) d[n]: Lối mong muốn e[n]: Là sai số tín hiệu mong muốn d[n] tín hiệu đầu y[n] e[n] = d[n] – y[n] (2.2) Bài toán thích nghi tự điều chỉnh ma trận trọng số w cho sai số e[n] nhỏ nhất. 2.2.2. Thuật toán toàn phương trung bình tối thiểu LMS Thuật toán toàn phương trung bình tối thiểu LMS (Least – Mean – Square) thuật toán áp dụng rộng rãi xử lý số tín hiệu thích nghi. Nó thuộc họ thuật toán gradient thống kê lần Windrow-Hoff áp dụng năm 1960 sau phát triển thành nhiều thuật toán nhờ tính chất đơn giản bền vững thuật toán này. Nó thuật toán lọc thích nghi tuyến tính bao gồm hai trình: trình lọc trình thích nghi. Trong trình lọc, thuật toán sử dụng mạch lọc ngang tuyến tính có lối vào x(n) lối y(n). Quá trình thích nghi thực nhờ điều khiển tự động táp trọng số hệ số mạch lọc cho tương đồng với tín hiệu sai số hiệu tín hiệu lối tín hiệu mong muốn d(n). Sơ đồ thuật toán hình. Hình 2.3. Mạch lọc FIR thích nghi dùng thuật toán LMS Giả sử mạch lọc ngang có N-tap trọng số dãy số thực, tín hiệu lối viết: CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS y[n] = ∑𝑁−1 𝑘=0 𝑤𝑘 [𝑛]𝑥[𝑛 − 𝑘] (2.3) Trong tap trọng số w0[n] . , wN-1[n] chọn lựa để sai số e[n] = d[n] – y[n] (2.4) có giá trị cực tiểu. Nói chung mạch lọc thích nghi, táp số hàm số thời gian n, chúng thích nghi liên tục với thay đổi thống kê tín hiệu. Thuật toán LMS điều chỉnh tap trọng số mạch lọc cho sai số e[n] cực tiểu hóa theo nghĩa toàn phương trung bình, có tên thuật toán toàn phương trung bình tối thiểu. Khi trình x[n] d[n] trình ngẫu nhiên dừng, thuật toán hội tụ đến nghiệm phương trình Wiener-Hopf. Nói cách khác, thuật toán LMS sơ đồ thực tế để thực mạch lọc Wiener-Hopf, không giải cách tường minh phương trình Wiener-Hopf. Nó thuật toán sử dụng để thích nghi tap trọng số mạch lọc nhờ quan sát liên tục tín hiệu lối vào x[n] tín hiệu lối mong muốn d[n]. Như vậy, thuật toán LMS thực thi thống kê thuật toán giảm bước nhanh nhất, hàm phí tốn J=E[e2[n]] thay giá trị xác định tức thời j[n] = e2[n]. Khi phương trình truy hồi để tính táp trọng số mạch lọc xác định phương trình: w[n+1] = w[n] - 𝜇∇e2[n] (2.5) w[n] = [w0[n], w1[n],…,WN-1[n]]T, 𝜇 thông số bước thuật toán ∇ toán tử vi phân xác định vector cột sau: 𝛿 𝛿𝑤[0] 𝛿 ∇= (2.6) 𝛿𝑤[1] ⋮ 𝛿 [𝛿𝑤[𝑁−1]] Như thành phần thứ k vector ∇e2[n] là: 𝛿 𝛿𝑤𝑖 e2[n] = 2e[n] 𝛿𝑒[𝑛] 𝛿𝑤𝑖 (2.7) Thay e[n] = d[n]-y[n] vào phương trình d[n] độc lập với wi, ta được: 𝛿 𝛿𝑤𝑖 e2[n] = -2e[n] 𝛿𝑦[𝑛] 𝛿𝑤𝑖 (2.8) Bây giờ, thay y[n] từ (2.3) vào (2.8) ta được: CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THÍCH NGHI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LMS 𝛿 𝛿𝑤𝑖 e2[n] = -2e[n]x[n-i] (2.9) Hoặc dạng tổng quát là: ∇e2[n] = -2e[n]x[n] (2.10) Trong đó: x[n] = [x[n], x[n-1] … x[n-N+1]]T Thay kết từ (2.10) vào (2.5) w[n+1] = w[n] + 𝜇e[n]x[n] (2.11) Đây phương trình truy hồi để xác định tap trọng số mạch lọc dãy lối vào dãy sai số. Nó gọi thuật toán LMS đệ quy, thích nghi cách đệ quy hệ số mạch lọc sau mẫu tín hiệu lối vào x[n] mẫu tín hiệu mong muốn d[n]. Các phương trình (2.3), (2.4) (3.1) theo thứ tự ba bước để hoàn chỉnh mội phép lặp thuật toán LMS. Phương trình (2.3) trình lọc, thành để thu tín hiệu lối mạch lọc. Phương trình (2.4) sử dụng để tính sai số. Còn phương trình (3.1) dùng để thích nghi cách đệ quy tap trọng số mạch lọc cho sai số xác định đạt giá trị cực tiểu. Trong phương trình này, 𝜇 thông số bước, điều khiển tốc độ hội tụ thuật toán tới nghiệm tối ưu. Nếu chọn 𝜇 lớn tốc độ hội tụ nhanh; chọn 𝜇 giá trị bé tốc độ hội tụ chậm hơn. Tuy nhiên 𝜇 lớn thuật toán không ổn định để đảm bảo tính chất ổn định thuật toán LMS, 𝜇 phải chọn cho: 0[...]... kỹ thuật loại bỏ nhiễu khác nhau trong tín hiệu điện tầm đồ (ECG) , mà cụ thể là loại bỏ các tần số 50/60Hz (powerline interference) can thiệp vào tín hiệu điện tâm đồ bằng cách áp dụng thuật toán thích ứng LMS để loại bỏ nhiễu 4.2 Thiết kế Trong xử lý tín hiệu số thì chủ yếu là tín hiệu rời rạc, các tín hiệu này được đại diện bởi các hàm toán học như sin, cos hay là các hàm tuyến tín Trong đề tài này... LMS cho việc lọc nhiễu từ nguồn điện có thể đạt được Hơn nữa, phương pháp lọc từ chối mức thông thường cũng cho thấy hoạt động chính xác trong khi các bộ lọc nhiễu từ tín hiệu ECG ban đầu Kỹ thuật này cho việc xử lý, thực hiện và loại bỏ các tín hiệu nhiễu từ tín hiệu ECG đầu vào được thực hiện thỏa đáng Có thể kết luận rằng, nhiễu tần số thấp và nhiễu tần số cao có thể được loại bỏ từ tín hiệu ECG gốc... Trong đề tài này chúng em đề cập đến hai tín hiệu, tín hiệu đầu vào là tín hiệu ECG (50Hz) và tín hiệu nhiễu 50Hz từ nguồn điện Trong đề tài này em dùng hai thuật toán để so sánh là thuật toán LMS với kích thước bước cố định và thuật toán LMS với kích thước bước thay đổi để tìm ra thuật toán nào tối ưu hơn cả Tín hiệu điện tâm đồ ECG (50Hz) được trộn với tín hiệu nhiễu 50Hz, cả hai đều được tạo giả lập... với kích thước bước thay đổi Trong bài toán lọc nhiễu ra khỏi tín hiệu điện tim, nguồn gây nhiễu là đường tải điện, nhiễu có đặc điểm là chỉ tồn tại trên 1 tần số, do vậy giải pháp phù hợp là sử dụng bộ lọc triệt tần có tần số triệt trùng với tần số của nhiễu Tuy nhiên, khi tần số của nhiễu thay đổi ngẫu nhiên xung quanh tần số của các tín hiệu cần bảo tồn thì bài toán lọc nhiễu có thể coi như bài toán... bộ lọc thích nghi được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi phải có đặc điểm khác nhau trong bộ lọc đáp ứng các điều kiện tín hiệu biến Tốc độ thích ứng và độ chính xác của việc loại bỏ nhiễu sau khi thích ứng là các biện pháp quan trọng của hiệu suất cho nhiễu thuật toán hủy bỏ Mục tiêu của các bộ lọc thích nghi là để phù hợp với hệ số bộ lọc để nhiễu các bộ lọc thích nghi có thể trừ đi nhiễu từ tín hiệu. .. định và chính xác Tín hiệu hồi phục gần giống với tín hiệu ECG sạch Có thể thấy rằng việc thực hiện các chức năng như thuật toán một cách chín xác và hiệu quả Bằng cách so sánh đồ thị của các tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra, ta nhận thấy rằng các chương trình mô phỏng thực hiện thỏa đáng và loại bỏ nhiễu từ tín hiệu ECG đầu vào và tín hiệu ECG mong muốn được lấy lại 18 KẾT LUẬN Hiệu suất tổng thể... tổng quan phương pháp thích nghi trong lọc nhiễu tín hiệu điện tim và ứng dụng của phương pháp Báo cáo này dành cho các vấn đề và các giải pháp về loại bỏ nhiễu từ nguồn điện thường xuyên đơn khác từ tín hiệu Kết quả đạt được phù hợp mục tiêu đề ra Nói chung các bộ lọc FIR được sử dụng vì các loại của các bộ lọc có kiến trúc đơn giản và hợp lý là ổn định, do đó, bộ lọc FIR đã được lựa chọn cho sự phát... các mô phỏng của tín hiệu điện tâm đồ đã được thực hiện Tín hiệu bị hỏng do sự nhiễu đơn nguồn của 50Hz Quan sát, thấy rằng tần số của nhiễu dòng điện là 50Hz mà sau đó trộn với tín hiệu ECG gốc Sau khi đi qua các thuật toán LMS sản lượng lọc gần như tương tự như tín hiệu ECG sạch với một số phạm vi biến dạng chấp nhận được Giá trị của kích thước bước 𝜇 đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định... end; 15 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP Hình 4.4 Tín hiệu lọc với kích thước bước cố định mu = 0.05 Hình 4.5 Tín hiệu lọc với kích thước bước cố định mu=0.5 Hình 4.6 Tín hiệu lọc với kích thước bước thay đổi 16 CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP Hình 4.7 So sánh tín hiệu lọc với mu=0.05, mu=0.5 và mu thay đổi Kết luận: Như ta thấy trên hình 4.7, trong trường hợp kích thước bước cố định 𝜇 =0.05 sai... thuật toán trên Matlab Sau đó dùng hai thuật toán LMS để lọc và tìm ra kết quả phù hợp với thực tế nhất Những thông tin quan trọng của tín hiệu điện tâm đồ ECG nằm trong dải tần từ 47-53 Hz và những tín hiệu nhiễu sẽ làm ảnh hưởng đến chất lượng của tín hiệu này Mục tiêu quan trọng nhất để chọn bộ lọc thích nghi là khả năng điều chỉnh Hệ số của bộ lọc và các yếu tố có chỉ định là làm thế nào để xác định . 4.1. Tín hiệu ECG sạch 13 Hình 4.2. Tín hiệu nhiễu 13 Hình 4.3. Tín hiệu trộn từ ECG 50Hz và nhiễu 14 Hình 4.4. Tín hiệu lọc với kích thước bước cố định mu = 0.05 16 Hình 4.5. Tín hiệu lọc. CHƯƠNG 1: NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU 1 1.1. Khái quát về tín hiệu điện tim 1 1.2. Các nguyên nhân gây nhiễu. 1 1.2.1. Can nhiễu ảnh hưởng đến chất lượng ghi tín hiệu điện tim. 1 1.2.2. Nhiễu. nghi trong lọc nhiễu và một vài ứng dụng phương pháp. CHƯƠNG 1: NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU 1 CHƯƠNG 1: NHIỄU VÀ NGUYÊN NHÂN GÂY NHIỄU 1.1. Khái quát về tín hiệu điện tim Tim là