Plataforma reconfigurável para a conceção de um filtro adaptativo para a redução do ruído do ECG - Kasture, Anil;Naik, Ashwini;Bhong, Vijay
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Com a melhoria da capacidade, do desempenho e a diminuição do custo, os FPGAs tornaram-se uma solução viável para o fabrico de chips personalizados e dispositivos DSP programáveis. A remoção do ruído de vagueza da linha de base do sinal de eletrocardiograma (ECG) é um problema muito complexo. No sinal de ECG, o ruído de vagueza da linha de base distorce os segmentos de baixa frequência. A informação relacionada com o ataque cardíaco é obtida a partir do segmento ST, pelo que é muito necessário dispor de um sinal de ECG sem ruído. Este trabalho de investigação apresenta a conceção e a…mehr

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Produktbeschreibung
Com a melhoria da capacidade, do desempenho e a diminuição do custo, os FPGAs tornaram-se uma solução viável para o fabrico de chips personalizados e dispositivos DSP programáveis. A remoção do ruído de vagueza da linha de base do sinal de eletrocardiograma (ECG) é um problema muito complexo. No sinal de ECG, o ruído de vagueza da linha de base distorce os segmentos de baixa frequência. A informação relacionada com o ataque cardíaco é obtida a partir do segmento ST, pelo que é muito necessário dispor de um sinal de ECG sem ruído. Este trabalho de investigação apresenta a conceção e a implementação de uma arquitetura para um filtro adaptativo baseado em LMS para minimizar o ruído de vagueza da linha de base, o ruído da linha de alimentação e o ruído EMG de alta frequência do sinal (ECG). Esta arquitetura é implementada em FPGA usando a placa Spartan 3s400pq208-4 e o software Xilinx system Generator (XSG). Os sinais experimentais são obtidos a partir da base de dados MIT-BIH e são adicionados com diferentes ruídos. Verifica-se a remoção eficaz do ruído de vagueamento da linha de base, do ruído da linha eléctrica e do ruído EMG de alta frequência e registam-se observações para obter uma SNR desejável. Este trabalho de investigação é efectuado utilizando FPGA para um filtro adaptativo que utiliza o algoritmo LMS para remover o ruído de vagueação da linha de base, o ruído da linha de alimentação e o ruído EMG de alta frequência.
Autorenporträt
Anil Kasture obteve a sua licenciatura em Engenharia Eletrónica e de Telecomunicações no ano de 2013 na Faculdade de Engenharia de Kolhapur do KIT, e o seu mestrado em Tecnologia Eletrónica no Departamento de Tecnologia da Universidade Shivaji de Kolhapur em 2015, com excelência académica. Atualmente trabalha na Faculdade de Engenharia de Pandharpur da SVRI.