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1.
结合检测与转换技术课程中信号放大和信号滤波两大教学核心内容,以心电信号为对象,设计了符合实验教学的心电信号检测、放大与调理电路,设计四阶低通滤波器和工频50Hz陷波器滤除干扰,采用光电隔离器对人体进行保护,再利用后置放大电路对心电信号进行二次放大,获得幅值在±5V左右的清晰的心电波形。电路可在万用板上焊接完成,因此不仅提高了学生的动手能力,更有利于加强学生对理论教学内容的理解。 相似文献
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生物电信号在采集的过程中,由于仪器性能、环境因素和体表、组织电位的干扰,伴随着不可忽视的噪声,甚至使信号波形淹没在噪声中,因此信号本身能携带的具有临床意义的参数的估计也面临困难。为了快速地恢复信号并为参数的最优估计作准备,我们提出了一种新的自适应滤波器(NAF)设计方法。它的设计原则是建立另一个并行的反馈回路来加强传统自适应滤波器的性能,加速收敛并使失调最小。它的关键是设计一个步长自适应器(μ-adiuster)。我们首先将NAF应用于滤除生物电信号的工频干扰,其原始信号是响应的脑诱发电(EP),通过戈泽尔算法,步长自适应器实现了对工频分量的实时跟踪和收敛因子的自适应。我们同时也将NAF应用于滤除眼电信号中的白噪声。实验证明,NAF克服了传统低通和传统自适应滤波器的一些缺点,实现了快速收敛和信号的无损恢复。信号参数的估计也证实了这种新的自适应滤波器的优化性能．基于同样的设计原则,NAF也可以应用于其他生物电信号处理。 相似文献
3.
提出了一种采用脑电放大器实现BSPM的方案。方案采用两台64导联脑电放大器采集体表电位信号,通过零相位数字滤波器滤除干扰,最后结合导联布置位置和处理后的信号重构出BSPM。实验结果表明,提出的方案能够有效获取到与心脏电活动对应的BSPM。提出的方法在复杂心脏疾病诊断上具有巨大的潜力。 相似文献
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马登程 《临沂师范学院学报》2008,30(3):125-129
在建立了一个脑电信号源模型的基础上,仔细分析了脑电信号放大器的干扰与噪声,提出了抑制干扰与噪声的一系列措施．然后根据脑电信号的特点着重讨论了前置放大器的设计,介绍了整个脑电信号采集系统的组成,以及软件设计方面的任务分析、数字滤波器和关键的数据结构,最后讲解了诱发事件与诱发脑电信号的同步关系和数据的封装． 相似文献
6.
《实验室研究与探索》2020,(8)
低频噪声的存在对长周期大地电磁接收系统的性能有着较大影响。为提高信噪比和分辨率,研制一种基于斩波技术的低噪声长周期大地电磁采集系统。采集系统由前置模拟信号调理电路、模数转换电路、液晶显示电路、数据存储电路以及控制电路组成。测试结果表明,在输入信号峰峰值为1 V的情况下,系统各通道间测量差异在微伏级,具有良好的通道一致性;在采样率为12.5 Hz,采集时长为10 000 s情况下,采集电路短路噪声峰峰值在6μV左右,直流漂移优于1μV,无明显直流偏移。 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(1):36-40
针对原始心电信号(Electrocardiogram,ECG)中工频干扰和基线漂移两种主要噪声,设计了基于经典法的切比雪夫I型、整系数IIR以及基于布莱克曼窗的FIR陷波器抑止工频干扰,并且还设计了巴特沃斯和基于z平面的简单极点法的高通滤波器对范围在0.15~1.5 Hz的基线漂移低频干扰信号的滤除.通过对时域和频域观察的滤波结果显示,这些滤波器均能有效滤除干扰. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2017,(8)
为了识别人类疲劳程度,文中提出一种基于Morlet小波变换的EEG脑电信号测量方法来分析受测者的眼动信号,通过时域信号的特征值筛选来识别疲劳状态,进而了解受测者的疲劳程度.本研究使用非侵入式脑电信号测量仪,进行脑电信号原始数据的采集,使用Matlab程序对于脑电信号进行Morlet小波变换(Morlet Wavelet transform,MWT)将信号分解,再将数据转化为特征值之后,使用支持向量机(Support vector machine,SVM)与反向传播类神经网络(Back propagation neural network,BPNN)进行疲劳的状态分析.该方法对400名测试者在不同疲劳程度状态下进行测试,结果显示脑电信号识别的正确率平均达到96.15%. 相似文献
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小波理论在心电信号去噪处理中已经得到了广泛的应用,针对不同的噪声可以采用不同的小波方法进行去噪处理。根据小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波,并应用Matlab仿真进行实验。通过实验证明,利用不同的阈值函数及自适应阈值能较好地抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,具有一定的实用价值。 相似文献
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随着脑电信号处理技术的发展,脑诱发电位的提取更广泛地应用于神经精神科以及其他领域.但是,目前一系列脑电分析方法都存在一定的缺陷.而根据脑电信号以及信号分析方法各自的特点,把小波变换(WT)和独立分量(ICA)结合的方法(WICA)应用到脑电α波增强中,小波变换可以增强待检测信号成分,削弱非目标信号成分和噪声的干扰,经过小波变换后子带重组的多道ICA输入信号中,非目标信号成分和干扰信号成分己变得较弱,因此,WICA算法能有效地分离出相对较强的目标信号成分.实验结果表明,WICA算法在脑电α波增强中可取得比较好的效果. 相似文献
12.
利用循环伏安法(CV)以中性红为聚合物直接制备修饰电极,同时对亚硝酸盐在中性红修饰玻碳电极上的电化学行为进行研究.结果表明:亚硝酸根在中性红修饰电极上的氧化峰电位与在玻碳电极上的氧化峰电位相比左移了164 m V,这充分说明了中性红修饰电极对亚硝酸根的氧化具有很好的电催化性能.利用差分脉冲伏安法(DPV)研究了亚硝酸根的平均峰电流值与浓度之间的关系,检出限可达5.18×10-7 mol/L(信噪比为3),回收率为94.3%～104.5%.该修饰电极不受外界杂质干扰、制备方法简单、灵敏度高,在测定食品中的亚硝酸盐含量时效果良好. 相似文献
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八通道脑电信号前置放大器设计 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了基于仪表放大器和通用滤波器的八通道脑电信号放大电路的设计方案。该方案通过多级放大和滤波,有效地消除了脑电信号强大背景噪声的干扰,从而实现微弱脑电信号的放大,采集到准确清晰的脑电波形。放大器结构简单,八个通道能实现从大脑皮层不同区域并行采集。 相似文献
14.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(14)
在心电信号经过时域离散后进行数字化处理的过程中,必然伴随着工频干扰,通过分析IIR数字滤波器的设计方法,基于Matlab仿真平台设计了一种数字低通滤波器,其中包括滤波器技术指标的设计、设计方法的选取.结合实验仿真结果,去除工频信号干扰的效果明显,从而为心电图的各项指标测试以及病情病理的判断分析提供更有力的参考依据. 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(9):231-234
基于项目教学法的理念,设计了一款单通道脑电控制智能小车的实训系统,包括:脑电信号采集单元、智能小车单元、信号预处理单元及PC机端的信号显示单元。脑电信号采集由TGAM1-R2.4A模块和无线蓝牙模块组成;智能小车由STC12C5A60S2微处理器、电机驱动模块以及无线蓝牙模块组成;信号预处理由STM32F103ZE微处理器来实现;在PC机上采用LabVIEW软件完成脑电信号的存储、显示,对脑电信号做进一步的处理并转换为智能小车的控制信号,实现对小车速度及方向的控制。该系统可用于生物医学工程专业创新实践训练课程。 相似文献
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基于分形维前臂动作表面肌电信号的分类 总被引：1，自引：0，他引：1
通过分形维对表面肌电信号进行识别分类.在30个健康志愿者做前臂内旋和外旋时,从他们的右前臂肌前群分别采集2类动作表面肌电信号.当原始动作表面肌电信号用小波包变换分解成几个子信号后,采用一种基于模糊自相似性的方法计算原始信号和4个子信号的分形维.结果表明:从频带0～125 Hz的子信号求得的内旋和外旋动作表面肌电信号的分形维有各自的范围;通过该分形维进行Bayes决策时,错误识别率仅2.26%.因此,该分形维适合用来识别内旋和外旋动作表面肌电信号. 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(10):143-146
微弱小信号采集在电子设计和数据采集中尤为重要,要有效处理小信号必须进行放大,但放大小信号的同时会将干扰放大并引起误差。为有效解决小信号放大中干扰和失调误差,文中在仔细研究小信号特性的基础上,提出采用精密仪表放大器和自归零技术对微弱信号放大,精密仪表放大器实现更高的共模抑制比,自归零技术减少失调误差,两者相结合可实现微弱信号稳定有效放大110倍。测试结果:在TINA-TI下进行仿真,可对毫伏级的信号稳定放大到几伏,并有效抑制干扰和失调误差。该设计具有一定的实用和参考价值,对研究小信号放大链路提供了一种新思路和设计方法。 相似文献
19.
《东南大学学报》2021,(1)
开发了一种双热电偶差技术来确定细胞内温度测量过程中的准确性和抗干扰能力.首先,使用2个微纳热电偶(TC)和一个高精度信号采集模块来测量细胞与培养基之间的温度差,并将2个TC的冷端进行连接,避免了基准温度的设置,增强了抗干扰能力.然后,用低噪声电压放大器和数字采集卡对信号进行采样.为验证双热电偶差值法的可行性,对U251电池的温度变化进行了检测.2个TC的校准结果表明塞贝克系数约为5μV/℃,在低电压范围(0～15μV)内信号采集精度为0.5μV.研究表明,双热电偶差值法可以消除由于冷结引起的误差,并可以减少环境温度波动引起的干扰.细胞温度升高的现象证明了双热电偶差值法可以检测到单个细胞的微小温度变化.因此,双重热电偶差异法可能是一种强大的研究细胞局部生热的技术,有助于探索细胞生热与细胞过程之间的关系. 相似文献
20.
为实现脑电信号的实时采集和显示,设计了一个基于STM32f103的便携式脑电信号采集处理系统.该系统通过无线模块接收经过放大处理后的数字脑电信号,通过微处理器STM32f103内置的FIR滤波、功率谱估计等算法对脑电信号进行处理,将采集到的数据存储到SD卡里,最后通过触屏控制系统在TFT屏上显示出清晰、稳定的脑电信号.该系统具有体积小、功耗低、抗干扰能力强和便于携带等特点. 相似文献