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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
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