Estratégias de conceção e implementação de filtros adaptativos em FPGA
Estudo de caso : Sinais de eletrocardiograma (ECG)
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O ECG é uma representação eléctrica da atividade de bombeamento do sangue do coração, que pode ser facilmente registada com eléctrodos de superfície nos membros ou no peito. Podemos filtrar os ruídos de alta e baixa frequência através da aplicação de filtros fixos, mas os artefactos de movimento e os ruídos relacionados com o movimento dos músculos não podem ser filtrados por filtros fixos, uma vez que não dispomos de qualquer informação prévia sobre a natureza desses ruídos e os sinais de eletromiograma (EMG) são sobrepostos aos sinais de ECG devido à proximidade físic...
O ECG é uma representação eléctrica da atividade de bombeamento do sangue do coração, que pode ser facilmente registada com eléctrodos de superfície nos membros ou no peito. Podemos filtrar os ruídos de alta e baixa frequência através da aplicação de filtros fixos, mas os artefactos de movimento e os ruídos relacionados com o movimento dos músculos não podem ser filtrados por filtros fixos, uma vez que não dispomos de qualquer informação prévia sobre a natureza desses ruídos e os sinais de eletromiograma (EMG) são sobrepostos aos sinais de ECG devido à proximidade física do movimento do corpo. É necessário um filtro estático para remover todas as frequências de ruído, o que poderia diminuir excessivamente o atributo do ECG, uma vez que o batimento cardíaco também teria provavelmente componentes de frequência na gama rejeitada. Para ultrapassar esta perda latente de informação, é utilizado um filtro adaptativo. Esta técnica adaptativa permite obter um filtro com um âmbito de aceitação mais alargado, o que significa que o nosso filtro fornece uma qualidade de sinal de saída perfeitamente adequada para diagnósticos médicos. O filtro adaptativo é treinado utilizando o algoritmo LMS e o algoritmo RLS. Os algoritmos são aplicados utilizando o Simulink como modelo de referência, em que os blocos são retirados do conjunto de blocos Xilinx.
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