前馈组合自适应滤波器提升移动心电运动干扰去除效果

移动心电信号分析在医疗领域具有重要意义，尤其是在监测患者心脏健康状况时。然而，运动干扰常常会影响心电信号的质量，导致识别困难甚至误诊。传统的最小均方自适应滤波器（LMS-AF）和变步长LMS-AF（VSS-LMS-AF）被广泛应用于去除这类干扰，但由于心电信号的非稳态特性和运动干扰的相似频率特性，这些方法在处理时可能会导致滤波器失调，从而造成信号失真。 针对这些问题，研究者提出了一种创新的前馈组合自适应滤波器（FFC-AF）。FFC-AF的关键在于它利用参考信号来估计运动干扰的稳态程度，并通过并行的自适应滤波器输出的结合来优化滤波效果。这种方法旨在减小信号失真，提高去除运动干扰的能力。通过在十位健康志愿者的移动心电记录上进行仿真实验，结果表明，FFC-AF相较于C-AF在减少信号失真和增强信号干扰去除方面表现出明显优势，因此对于移动心电信号中的运动干扰去除有着更高的效能。 实验结果显示，FFC-AF能够有效地跟踪和过滤掉非稳态的运动干扰，同时保持心电信号的完整性，这对于准确的心脏健康诊断至关重要。值得注意的是，该研究还得到了上海市科委基金项目的资助，这体现了该技术在科研和实际应用中的潜力。 前馈组合自适应滤波器在移动心电信号处理中的应用，不仅提升了信号质量，而且有望改善医生对心电图的解读准确性，为临床决策提供更可靠的数据支持。未来的研究可能进一步优化算法，提高滤波效率，或者探索其他类型的自适应滤波策略，以适应不同场景下的心电信号分析需求。