Strategie projektowania i implementacja filtrów adaptacyjnych na FPGA

EKG jest elektryczn- reprezentacj- aktywno-ci pompowania krwi przez serce, któr- mo-na -atwo zarejestrowä za pomoc- elektrod powierzchniowych na ko-czynach lub klatce piersiowej. Mo-emy filtrowä szumy o wysokiej i niskiej cz-stotliwo-ci poprzez implementacj- stäych filtrów, ale artefakty ruchowe i szumy zwi-zane z ruchem mi--ni nie mog- by- filtrowane przez stäe filtry, poniewä nie mamy -adnych wcze-niejszych informacji dotycz-cych charakteru tych szumów, a sygnäy elektromiogramu (EMG) nak-adaj- si- na sygnäy EKG z powodu fizycznej blisko-ci ruchu ciäa. Filtr statyczny jest wymagany do usuni-cia wszystkich cz-stotliwo-ci szumów, co mo-e nadmiernie obni-y- atrybut EKG, poniewä bicie serca prawdopodobnie miäoby równie- sk-adowe cz-stotliwo-ci w odrzucanym zakresie. Aby omin-- t- ukryt- utrat- informacji, stosuje si- filtr adaptacyjny. W ten sposób technika adaptacyjna pozwala na filtr z wi-kszym zakresem akceptacji, co oznacza, -e nasz filtr zapewnia jako-- sygnäu wyj-ciowego zgodn- z celem dla diagnoz medycznych. Filtr adaptacyjny jest tutaj trenowany przy u-yciu algorytmu LMS i algorytmu RLS. Algorytmy s- egzekwowane przy u-yciu Simulink jako modelu referencyjnego, w którym bloki s- pobierane z zestawu bloków Xilinx.

Prateek Singh, Professor Assistente no Departamento de Engenharia Eléctrica. Concluiu o mestrado em tecnologia na Faculdade de Engenharia de Pune em 2015, depois de se ter licenciado em eletrónica e instrumentação. O seu interesse de investigação é em tecnologias incorporadas e processamento de sinais biomédicos.