Read more
L'ECG est une représentation électrique de l'activité de pompage du sang du coeur, qui peut être facilement enregistrée à l'aide d'électrodes de surface placées sur les membres ou la poitrine. Nous pouvons filtrer les bruits à haute et basse fréquence en mettant en oeuvre des filtres fixes, mais les artefacts de mouvement et les bruits liés au mouvement des muscles ne peuvent pas être filtrés par des filtres fixes car nous ne disposons d'aucune information préalable sur la nature de ces bruits et les signaux d'électromyogramme (EMG) se superposent aux signaux ECG en raison de la proximité physique du mouvement du corps.Un filtre statique est nécessaire pour éliminer toutes les fréquences parasites, qui pourraient trop dégrader l'attribut de l'ECG puisque le rythme cardiaque aurait également des composantes de fréquence dans la plage rejetée. Pour déjouer cette perte d'information latente, un filtre adaptatif est utilisé. Ainsi, la technique adaptative permet d'obtenir un filtre avec une plus grande marge d'acceptation, ce qui signifie que notre filtre fournit un signal de sortie de qualité parfaitement adapté aux diagnostics médicaux. Le filtre adaptatif est ici entraîné à l'aide de l'algorithme LMS et de l'algorithme RLS. Les algorithmes sont appliqués à l'aide de Simulink comme modèle de référence, les blocs étant tirés de l'ensemble de blocs Xilinx.
About the author
Prateek Singh, professeur assistant au département de génie électrique. Il a obtenu son master en technologie à l'université d'ingénierie de Pune en 2015 après avoir obtenu sa licence en technologie en électronique et instrumentation. Ses recherches portent sur les technologies embarquées et le traitement des signaux biomédicaux.
