Piattaforma riconfigurabile per la progettazione di un filtro adattivo per il denoising dell'ECG - Kasture, Anil;Naik, Ashwini;Bhong, Vijay
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Grazie ai miglioramenti in termini di capacità, prestazioni e riduzione dei costi, le FPGA sono diventate una soluzione valida per la realizzazione di chip personalizzati e dispositivi DSP programmabili. La rimozione del rumore di fondo dal segnale dell'elettrocardiogramma (ECG) è un problema molto complesso. Nel segnale ECG il rumore della linea di base distorce i segmenti a bassa frequenza. Le informazioni relative all'infarto vengono riqualificate a partire dal segmento ST, quindi è molto necessario avere un segnale ECG privo di rumore. Questo lavoro di ricerca presenta la progettazione e…mehr

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Produktbeschreibung
Grazie ai miglioramenti in termini di capacità, prestazioni e riduzione dei costi, le FPGA sono diventate una soluzione valida per la realizzazione di chip personalizzati e dispositivi DSP programmabili. La rimozione del rumore di fondo dal segnale dell'elettrocardiogramma (ECG) è un problema molto complesso. Nel segnale ECG il rumore della linea di base distorce i segmenti a bassa frequenza. Le informazioni relative all'infarto vengono riqualificate a partire dal segmento ST, quindi è molto necessario avere un segnale ECG privo di rumore. Questo lavoro di ricerca presenta la progettazione e l'implementazione di un'architettura per un filtro adattivo basato su LMS per ridurre al minimo il rumore della linea di base, il rumore della linea elettrica e il rumore EMG ad alta frequenza dal segnale (ECG). Questa architettura è implementata su FPGA utilizzando la scheda Spartan 3s400pq208-4 e il software Xilinx system Generator (XSG). I segnali oggetto dell'esperimento sono stati recuperati dal database MIT-BIH e sono stati addizionati con diversi rumori. È stata verificata l'efficienza della rimozione del rumore di linea di base, del rumore della linea elettrica e del rumore EMG ad alta frequenza e sono state fatte osservazioni per ottenere un SNR desiderabile. Questo lavoro di ricerca è stato realizzato utilizzando FPGA per il filtro adattivo con l'algoritmo LMS per rimuovere il rumore di base, il rumore della linea elettrica e il rumore EMG ad alta frequenza.
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Autorenporträt
Anil Kasture obteve a sua licenciatura em Engenharia Eletrónica e de Telecomunicações no ano de 2013 na Faculdade de Engenharia de Kolhapur do KIT, e o seu mestrado em Tecnologia Eletrónica no Departamento de Tecnologia da Universidade Shivaji de Kolhapur em 2015, com excelência académica. Atualmente trabalha na Faculdade de Engenharia de Pandharpur da SVRI.