【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗器械领域,尤其是一种改进后的,基于无模型自适应预测控制算法的心电基线漂移抑制方法。
技术介绍
心电图(electrocardiogram,ECG)是心脏活动相关的电位变化图,它是医生诊断疾病的一种现代技术,尤其在确诊和鉴别各种心律失常方面,心电图诊断方法较其他诊断方法都可靠。由于ECG和绝大多数的生物医学信号一样,都是信嗓比很低的微弱信号,往往混有很强的背景噪声,主要的嗓声为工频干扰、肌电干扰、基线漂移等,在各种噪声中对信号影响最大的是基线漂移嗓声。因此,在ECG检测识别过程中,首先消除基线漂移。基线漂移是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的,故这样使得ECG信号的基准线呈现上下漂移的情况。它是一种缓慢变化的低频信号。为了消除基线漂移的干扰,国内外已提出并应用了许多方法。滤波法和拟合基漂法是去除心电基线漂移的两类主要方法。包括了中值滤波、FIR滤波、小波变换等去除基漂的滤波方法。这些方法已经很多次的应用在了去除心电基线漂移的实验中:(a)中值滤波:中值滤波去除基漂的一般流程是:含有基漂的ECG信号S通过窗宽为200ms的中值滤波器,得到去除了QRS波和P波的信号S1。S1通过窗宽为600ms的中值滤波器,则T波也被剔除,最终得到基漂干扰S2。(b)FIR滤波:N阶FIR滤波器在Z平面内有N个零点,其收敛域总是包括单位圆,因此FIR滤波器总是稳定的。系数对称的FIR滤波器能够保持线性相位,这是ECG除噪所需要的,但需注意N阶偶对称或奇对称的FIR滤波器有N/2点延时。FIR滤波的原理简单、无累积误差,适于实时场合,但幅频失真一般比较明 ...
【技术保护点】
一种基于无模型自适应预测控制的心电基线漂移抑制方法,其特征在于,包括步骤:(a)设置所期望的输出(b)根据无模型自适应控制算法控制准则计算控制输入信号Δu(k);(c)伪偏导数的预测估计与辨识;(d)根据伪偏导数构建A1矩阵,进而构建控制系统。
【技术特征摘要】
1.一种基于无模型自适应预测控制的心电基线漂移抑制方法,其特征在于,包括步骤:(a)设置所期望的输出(b)根据无模型自适应控制算法控制准则计算控制输入信号Δu(k);(c)伪偏导数的预测估计与辨识;(d)根据伪偏导数构建A1矩阵,进而构建控制系统。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(a)中选择无基线漂移的数据作为期望输出,就是基线值为0。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(b)中的预测模型为:其中Δu(k)=u(k)-u(k-1);是K+1时刻的期望输出,y(k)是系统k时刻的实际输出,u(k)是k时刻的实际输入,u(k-1)是k-1时刻的实际输入,控制的目的是在k时刻对系统施加控制u(k),希望k+1时刻的输出期望为4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤(b)中引入时间滞后常数τ,将带时间滞后常数τ的两组输入值之间的变化率,作为输入准则函数中的一个重要的约束,公式为: Δ u ( k ) = &...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈高,谢侃,蔡坤,谢胜利,
申请(专利权)人:广东工业大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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