基于ATmega16单片机滤除干扰信号的探讨

基于ATmega16单片机滤除干扰信号的探讨

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基于ATmega16单片机滤除干扰信号的探讨

作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数： 吴依博 辽宁工程技术大学电控学院,辽宁,葫芦岛,125105 中国科技博览 CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY REVIEW 2009，(13) 0次

参考文献(4条) 1.刘海成 AVR单片机原理及测控工程应用 2.刘豹.唐万生 现代控制理论 2006 3.马光 单片机原理及应用 2006 4.张晋格 控制系统CAD--基于MATLAB语言

相似文献(10条) 1.期刊论文 王俊起 心电图机中的数字滤波技术研究 -科技创新导报2009(36)

工频干扰和基线漂移严重影响心电图的临床诊断及研究,本文对比模拟心电图机中模拟滤波技术的不足,具体地论述了数字心电图机中利用数字滤波 技术实现对工频干扰、基线漂移进行抑制的方法及优点.

2.学位论文 姚旭 微机型电力线路工频参数测量装置的研究 2001

文章详细分析了线路参数测量中工频干扰的产生根源及性质,由此提出了抗工频干扰测试方法-增量法.文章对增量法的数学模型和计算公式进行了阐 述.针对测试中的谐波干扰,文章提出了数字滤波的对策,并设计出相应的窄带带通FIR滤波器.在此理论基础上,研制开发了微机型电力线路参数测试仪.文 章说明了测试仪的硬、软件设计思想和软件的使用,最后给出了现场测试实例.实践证明,该装置使用简便,并能有效抑制测试中的工频和谐波干扰.

3.期刊论文 王镇.蔡萍.Wang Zhen.Cai Ping 用于去除心电信号中工频干扰数字滤波技术 -电子测量技术2000(2)

文中讨论了去除心电信号工频干扰的几种数字滤波器设计方法,从实用性角度对其滤波性能和实现方法进行比较.实验表明,简单整系数滤波器和自适 应滤波器对于心电信号中工频干扰的滤除具有较好的综合性能.

4.学位论文 鲁治国 发电机组非电量检测中的抗干扰研究与应用 2005

本论文研究了发电机组非电量检测中的抗干扰问题,着重阐述了在信号采集和处理过程中抗干扰方面的软件和硬件实现.以温度量的采集为例,针对国 电南京自动化研究院自动控制所制造的SJ-40C微机温度巡检/保护装置进行改进性的研究和开发,通过分析和试验,对装置硬件部分做了较大的改进,提出 了一套新的解决方案.本文对提高电厂环境里发电机组非电量检测中装置的抗干扰性能有着一定的借鉴作用.本论文主要研究内容有:1,使用两XTR105电流 源芯片实现大电流激励.2,在装置的前向通道上用继电器替代了电子开关、添加了仪用放大器、低通滤波和隔离放大器,提高装置的抗干扰.3,提出多采集 通道、多A/D转换器的结构模型.4,用虚拟仪器软件LABVIEW模拟现场环境进行仿真分析和比较,确定滤波的方案.5,改进了装置串口和CAN口通讯的抗干扰 电路.6,基于CAN总线的分布式测量技术在发电机组非电量检测方面进行了探讨.干扰是发电机组非电量检测中普遍存在的,也是非常棘手的重要问题,它直 接关系到仪器或装置的稳定性和可靠性.随着科学技术的发展,可以预见,更多更先进的抗干扰设备将会应用在发电机组的非电量检测中.

5.期刊论文 邹波.周远.ZOU Bo.ZHOU Yuan 一种滤除基线漂移和工频干扰的数字滤波算法 -深圳职业技术学院学报 2005,4(4)

介绍了一种用于心电监护的数字滤波算法,对滤波器的设计,包括滤波原理、整系数数字滤波器的波型特征、实现方框图及10点平均数字滤波器进行 了分析,并给出心电信号的滤波效果图.实验结果表明,该算法能有效滤除基线漂移和工频干扰,算法简单实用.

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6.学位论文 牛传莉 心电信号预处理和波形检测算法的研究 2009

心血管疾病是危害人类健康的主要杀手之一，而心电信号是诊断心血管疾病的重要手段，心电信号的准确分析和诊断对于心血管疾病的治疗起着关 键作用。对心电信号进行准确快速的分析和诊断成为目前信号处理领域的热点研究课题，此领域的研究成果将有力地促进医疗事业的发展和人类健康水 平的提高。 心电信号分析和诊断的研究内容广泛，本文主要围绕心电信号的预处理和波形检测两个方面的关键技术展开算法研究。 预处理算法的研究：心电信号比较微弱，极易受环境的影响，要准确检测和分析，必须进行滤波预处理，以消除心电信号中普遍存在的基线漂移、 工频干扰和肌电干扰。本文采用数字滤波技术消除这三种干扰，其中着重研究了消除50Hz工频干扰的滤波器设计。首先设计了基于IIR和基于FIR的陷波 器设计，可以有效地消除心电信号中的工频干扰。为克服工频干扰的频率漂移，本文设计了基于自适应和基于小波变换阈值的工频滤波器，取得了比较 好的滤波效果。另外，本文还从运算速度和处理精度两方面，对四种算法的滤波效果进行了比较和分析。 波形检测算法的研究：波形检测是分析和诊断心电信号的关键，直接影响到诊断的准确性和可靠性。QRS波群是心电信号的主要特征，是检测心电信 号的首要问题，P波和T波在心电信号分析和诊断中也有着重要的意义。本文研究了两种QRS波群、P波和T波的波形检测算法。第一种是时域峰值定位算法 ，通过检测ECG极大极小值定位QRS波形参数，然后以已检测的QRS特征点为基准，结合P、T波的幅值斜率特征，实现对P、T波的检测；第二种是基于小波 变换模极大值对的算法，采用双正交的二次样条小波基，根据小波分解所对应模极大值对的特征关系，检测心电信号QRS波群、P和T波。此外，本文还利 用多组标准数据库心电数据和实际心电数据，对两种算法进行检波仿真和效果比较，实验表明，对正常心电数据，时域峰值定位算法的检测正确率很高 ；而对于异常心电信号，基于小波的频域检测算法更有优势。

7.期刊论文 周静 心电信号中工频干扰的消除 -生物医学工程研究2003,22(4)

研究了消除心电信号工频干扰的几种数字滤波器的设计方法,包括设计原理,实现方法及优缺点,从实用角度阐明了各种方法的滤波性能.

8.学位论文 徐新生 基于声卡的精密频率测量方法研究 2009

虚拟仪器是现代测试和测量系统向高度集成化发展的一个方向，它充分利用计算机的现有软硬件资源，配备少量的外部硬件资源，构成一个多功能 测试和测量系统。

本论文利用声卡代替传统的数据采集卡，在进一步减少搭建系统硬件资源，降低系统成本的基础上，设计了基于声卡的精密频率测量系统样机。通过将 待测频率与10MHz的参考频率进行混频，输出低频的差拍信号，由声卡频率测量系统对差拍信号进行精确测量，反推待测频率，从而实现对待测频率的精

密频率测量。该系统实现了对音频信号数据采集、波形重现、频率计算、数字滤波、数据存储等功能。

基于Labwindows/CVI虚拟仪器平台，采用双缓冲区“乒乓”技术实现了无数据丢失的数据采集软件。通过对采样数据的分析，发现误差主要一部分来源 于50Hz的工频干扰，为此，利用虚拟仪器平台开发了专门的数字滤波软件，并结合实际应用提出了对采样序列部分重叠采样，实现连续滤波，连续显示 ，提高信噪比的同时也有效地抑制了工频干扰。误差另一部分主要是由声卡晶振不准确性导致采样率存在一定的偏差，大大降低了频率测量精度，为此 ，建立了测频误差数学模型，有效地修正了由晶振不准确性导致频漂问题，大大提高了测频精度。

通过对标准频率的测量，由实验结果得出：能对140Hz的秒级测量精度达到了6.0×10-5Hz，加上差拍器等前端设备，可实现10-12精度的测量。大大降 低了设备的成本，增加了仪器的灵活性，实现了基于声卡的精度频率测量方法研究。

9.期刊论文 朱洪俊 心电信号零相位数字滤波 -北京生物医学工程2003,22(4)

基于ATmega16单片机滤除干扰信号的探讨

分析了零相位数字滤波的原理,通过对实测心电信号中50Hz工频干扰的抑制结果表明,该方法对心电信号的滤波性能优于普通数字滤波方法,特别是对 心电信号中QRS波群具有更好的滤波效果,在心电信号的处理、分析和自动识别中具有很高的应用价值.

10.学位论文 尹洪祥 人体生理信息的多参数监测与分析 2005

由于人们的健康观念在不断变化，人们的健康意识也不断加强，对与健康相关的产品需求也越来越大，有效监控人体健康状态的设备与手段也在不 断的得到发展。因此，本文就针对多种人体生理信息如何进行有效的监测与分析进行了研究，完成采集人体的心电、脉搏、脂肪含量及体表温度值等多 种生理参数的硬件系统的开发，预处理及数据采集与分析系统软件设计，论文利用隐马尔可夫模型进行聚类分析的研究包括对人的心电信号进行分类与 识别，以实现利用心电信号进行监测与诊断的目的。主要内容包括： 针对人体生理信息的特点，选取了心电信号、脉搏信号、脂肪含量及体表温度等四个生理参数用于监测与分析。本文首先介绍了各种生理信号的特 点，根据每种生理信号选择相应的传感器或电极，再通过相应的放大滤波电路，将生理信号处理成可供分析的信号，A/D转换后传送到计算机中以备分析 使用。在以上的生理信号中，根据心电信号的具体特点，合理的设计采集电路在本文中是最主要的内容，本文在电极的选择、导联线的布置以及在模拟 电路的结构设计上采用人体右下肢驱动电路、导联线屏蔽驱动电路及滤波器的设置等多种方式，保证了所采集的心电信号的准确性和可用性。 由于心电信号过于微弱，在采集的过程中引入的多种干扰难以在硬件上滤除干净，因此，为了获得可供肉眼观测的较为纯净的心电信号，本文采用 了两种数字滤波方法对心电信号进行消噪处理。首先，工频干扰在心电信号中影响最大，使信号的可分析性大大降低，本文采用了一种简单有效的滤波 方法即平滑滤波法，有效的滤除了工频干扰，同时，由于其算法比较简单，可以在采集的同时进行滤波处理，满足了其实时性；其次，在心电信号中存 在不同频率的干扰成分，本文采用了小波变换算法，将心电信号利用小波变化进行多层次分解，设定不同的阈值，将每层信号中高频干扰消除，然后重 构，即可获得干净的心电信号。本文也设计了生理信息的数据采集分析软件，可以实时采集与显示信号的采集过程及实时的进行工频滤波处理。 本文还利用隐马尔可夫模型对采集得到的心电信号进行分类及识别分析。首先将心电信号进行相应的分类，选择一部分数据并提取其特征向量用于 模型的训练，建立数学模型，再利用另一部分数据进行识别试验。在试验中，自测心电数据与美国MIT-BIH中的部分数据进行了比较分析。在自测数据中 进行不同的人物识别，识别率达到了94％以上；而MIT-BIH数据库中的心电数据进行的是正常和非正常的多种健康状态识别，识别率在92％以上。

本文链接：/Periodical_zgbzkjbl200913097.aspx 授权使用：上海理工大学(shlgtsg)，授权号：21b8ade7-35ee-4491-973b-9ebe014c19f7 下载时间：2011年4月7日

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