摘要：针对癫痫发作前期脑电信号中含有运动伪迹影响癫痫预测的问题,提出一种变分模态分解-自适应熵阈值(VMD-AET)的运动伪迹去除方法。设计了实验室环境下8种模拟运动状态,分析不同运动状态下脑电信号的变化规律;利用VMD方法获得脑电信号各频带的变分模态分量,对分量进行能量熵求解和排序;采用不同的熵阈值进行运动状态下伪迹分量的去除,比较得到能量熵的最优阈值,得到不含运动伪迹的脑电信号;采用Matlab软件使用VMD-AET方法实现了脑电信号中运动伪迹的有效去除。实验结果表明:每种运动状态均能达到去伪迹效果,在跑步时伪迹去除率和信噪比提升最高;对癫痫病人发作前期脑电信号的伪迹去除率为5.54%,信噪比提升达到10.35 dB;与常用的独立成分分析和经验模式分解的阈值法进行对比,所提VMD-AET方法的伪迹去除率和信噪比提升了1.47%和3.36 dB,可满足对移动脑电运动干扰的预处理要求。

摘要：目前的医疗设备是基于有线网络与现场总线技术来进行数据采集,这种技术中数据沿着线路传输,功耗消耗较大只能在特定的区域中使用,限制了病人与医护人员的行动,难以实现实时监控;提出一种基于物联网技术的生命体征采集系统设计方法,使用特殊设备采集体温、脉搏、心电、血氧等重要人体特征进行实时数据采集,使用SimpliciT1协议进行网络架构,基于CC2430模块无线通信,并且使用粒子群优化滤波器技术对心电信号进行运动伪迹噪声消除,将数据传输到上位机中进行分析,系统实际运行证明,体征数据采集准确率较高、实时性较好,具有很强的实用价值。

摘要：织物电极具有柔软、舒适、易于集成于服装、便于长期穿戴等优点,因而成为智能可穿戴的一个研究热点。织物电极用于心电信号检测时,不像传统湿电极那样直接黏贴在皮肤上,因此其运动伪迹问题较湿电极更为突出,并成为制约织物电极应用的最重要因素。基于织物电极的简化电路模型和心电电压公式,结合已有研究成果,剖析织物心电电极运动伪迹产生的具体原因,并尝试从根本上分析相应的抑制方法,为织物心电电极的设计提供参考。

摘要：设计一种便携式心电监测装置,其具有低功耗、应用场景宽等优点,能够在运动状态下实时监测人体心电信号(electrocardiogram,ECG)。为了滤除心电信号中的噪声干扰,尤其是运动伪迹(motion artifact,MA)的噪声干扰,在最小均方(least mean squares,LMS)算法的基础上改进步长因子,加快自适应算法的收敛速度,从而保证在最佳权系数附近的失调量最小,且减少权值系数更新的运算量。实验结果表明,算法在处理信号过程中能够得到清晰不失真的原始心电信号,具有运算量小且滤波效果较好等优点。

摘要：设计并实现了一种可在人体移动状态下进行检测、采集及分析人体心电信号的系统,硬件设计上,采用高集成度专用心电信号前端处理集成电路进行心电信号的滤波及放大;软件设计上,采用小波阈值降噪对心电信号进行初级滤波,然后采用人体移动加速度传感器获取人体运动信息对心电信号进行自适应滤波,消除运动伪迹。在系统设计上,终端检测设备与手机终端采用蓝牙通信,便于用户测量。实验结果表明:本设计方案能根据人体运动状况,有效消除运动伪迹,保留心电信号的波形,可满足常规的移动心电检测应用。

摘要：针对目前的可穿戴式心电监护系统,由于电极运动伪迹过大造成心电信号严重漂移失真等,设计了一种心电信号(electrocardiogram,ECG)和电极-皮肤阻抗变化信号(electrode-tissue impedance variation,ETIV)两路信号同步采集系统。分析了ECG与ETIV信号在电极不同受力的相关性,可将ETIV信号作为参考信号,ECG作为输入信号,利用LMS自适应滤波算法消除ECG中的运动伪迹,得到基线稳定、清晰的心电信号。不仅满足了舒适性下的长期佩戴,而且消除了运动伪迹造成的严重的干扰。实现结果表明,该心电检测模块应用到移动心率监护中不仅可以提供实时的心电监护,而且能得到基线稳定清晰的心电信号。

摘要：运动伪迹是ECG信号的主要干扰源之一,而在可穿戴设备中,由于人体运动显得更为严重。运动伪迹干扰的频率以及幅度具有很大的随机性,不易于被滤除,将会对统计实时心率造成严重的影响。本文将打破滤除各种噪声后再进行心率计算的传统,另辟蹊径设计了一套在运动伪迹干扰下的实时心率算法。该算法计算量小,专用于低功耗可穿戴设备系统处理ECG信号。

摘要：运动伪迹是动态心电监护的主要干扰,严重影响临床诊断的误诊率和漏诊率。为了改善动态心电信号质量,设计了一种运动传感器辅助的动态心电监护设备,采集V2导联心电信号,通过腹部运动传感器数据识别易引起心电运动伪迹的日常活动,标记运动伪迹位置,引入PQRST波特征点检测、自适应滤波算法消除运动伪迹。实际佩戴测试结果表明:此法可有效识别咳嗽、蹲、坐等日常运动,并有效消除此类运动产生的心电运动伪迹。

摘要：因对功能性服装的需求越来越迫切,设计了一款可穿戴的心电监护服装系统。系统设计了3个灵敏度较高的柔性织物电极,并选取导电性能良好的纺织线来完成信号采集。信号处理采用AD8232芯片搭配的简单电路和STM32F103C8T6为核心的单片机,然后通过蓝牙将数据实时发送至上位机并显示心电信号波形。针对穿戴过程中大幅度运动所带来的运动伪迹干扰,运用经验模态分解,结合主成分分析方法抑制。实验结果表明,该系统能有效实时监测人体在不同状态下的心电图。

摘要：为了减小在剧烈环境中脉搏波信号产生的运动伪迹,采用mimic数据库中由光子器件构成的光电传感器采集的脉搏信号,通过陀螺仪信号和三轴加速度互补滤波来矫正三轴加速度的角度,运用奇异谱分析将矫正后的三轴加速度信号分组为不同频率成分的信号,作为三级快速横向递归最小二乘(FTRLS)算法的参考信号自适应消除运动伪迹。结果表明,与最小均方算法、递归最小二乘法相比,信噪比分别提升了12.2%、6.7%,均方根误差分别减少了30%,11%,并且提高了计算速度。该研究对去除频域上脉搏波的运动干扰谱峰,保留重博波信息是有帮助的。