Запис Детальніше

Методи нелінійної стійкої фільтрації складних завад у біомедичних сигналах

Електронного архіву Харківського національного університету радіоелектроніки (Open Access Repository of KHNURE)

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Методи нелінійної стійкої фільтрації складних завад у біомедичних сигналах
 
Creator Тулякова, Н. О.
 
Subject обробка біомедичних сигналів
електрокардіограма
електроенцефалограма
рухові артефакти
нелінійна стійка фільтрація
векторна нелінійна фільтрація
локально-адаптивні методи
виділення тренду
нестаціонарний шум
усунення артефактів
biomedical signals processing
electrocardiogram
electroencephalogram
motion artifacts
nonlinear robust filtering
vector nonlinear filtering
trend retrieving
artifact removing
nonstationary noise
locally adaptive methods
 
Description В дисертації розроблені методи нелінійної стійкої фільтрації складних завад змішаного адитивного, мультиплікативного й імпульсного виду в умовах нестаціонарності й апріорної невизначеності сигнально-завадової ситуації та рухових артефактів з невідомими властивостями, присутніх у біомедичних сигналах. Запропоновано застосування "Зростаючого на місці" гібридного медіанного фільтру з кінцевою імпульсною характеристикою (КІХ) для видалення високоамплітудних викривлень базової лінії електрокардіограми (ЕКГ) та рухових артефактів, зокрема кліпання очей, в електроенцефалограмі. Методами імітаційного моделювання та статистичної оцінки ефективності показано, що даний нелінійний фільтр усуває зазначені завади у реальному часі, не використовуючи знань про статистичні та спектральні властивості артефактів. Розроблено адаптивний векторний нелінійний фільтр з усіченим усередненням даних, який на основі статистичного критерію видаляє тільки реалізації досліджуваного процесу з артефактами, згладжує шум, зберігаючи поодинокі зміни структури сигналу. The thesis deals with methods’ design for nonlinear robust filtering of complex noise being a mixture of additive, multiplicative and impulsive components in non-stationary conditions and a priori ambiguity of signal/noise situations and presence of artifacts with unknown properties in biomedical signals. Dynamic and statistical properties of different types of nonlinear filters in conditions of wide range of noise variance changing and impulsive noise presence for different types of elementary fragments and complex 1D signal model are studied. Locally adaptive methods of nonlinear filtering of 1D signals with a priori unknown and considerably different behavior for non-stationary and 35 impulsive noise are developed. Based on processing simulated signals and statistical experimental data it is demonstrated improvement of local and integral criteria of filtering efficiency, sufficient improvement of accuracy of parameter estimation for peaky and smooth extrema, high efficiency of ECG signal processing in conditions of different level of Gaussian additive and mixed (additive and multiplicative) noise. It is proposed to use "In-place growing" FIR-hybrid median filter for removal of high amplitude distortions of ECG baseline and motion artifacts as eye blinking in electroencephalograms. Numerical simulations and statistical estimation of efficiency show that the proposed nonlinear filter is able to remove the mentioned artifacts in real time without knowledge on statistical and spectral properties of artifacts. It is proposed a new method for automatic rejection of low amplitude artifacts with unknown properties in ECG signals that exploits vector nonlinear filtering. Adaptive vector nonlinear filter with trimmed data averaging is developed that uses statistical criterion for removing artifacts and noise suppression with preservation of signal structure.
 
Date 2016-07-19T07:57:09Z
2016-07-19T07:57:09Z
2012
 
Type Article
 
Identifier Методи нелінійної стійкої фільтрації складних завад у біомедичних сигналах : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.11.17 "Біологічні та медичні прилади і системи" / Н. О. Тулякова ; МОНМС України, Харк. нац. ун-т радіоелектроніки. - Х., 2012. - 31 с.
http://openarchive.nure.ua/handle/document/1560
 
Language uk