적응성 필터링 기술은 생체 의료 신호 분석에서 널리 이용되며 신호 품질 및 의미있는 정보를 추출합니다. 이 방법은 실제 응용 분야에 필수적인 신호를 변경하기위한 필터 매개 변수를 동적으로 조정하여 실제 응용 프로그램에 필수적입니다.

Electrocardiogram (ECG) 신호 처리

ECG 분석에서, 적응 필터는 기본 방아쇠와 동력선 방해를 제거합니다. 예를 들어, Least Mean Square (LMS) 알고리즘은 근육 활동 또는 전극 운동에 기인한 소음을 방지하기 위해 사용되며, 진단을 위한 더 명확한 신호로 결과.

Electroencephalogram (EEG) 소음 감소

EEG 신호는 종종 눈 운동과 근육 활동과 같은 관절에 의해 오염됩니다. 반복적인 Least 광장 (RLS) 필터와 같은 적응 필터링 기술은이 관절을 억제하기 위해 고용되고, 더 정확한 두뇌 활성 분석을 가능하게합니다.

혈압 신호 감시

Adaptive 필터는 연속 혈압 모니터링 시스템에서 모션 틱 및 외부 소음을 제거 합니다. 이 필터는 정확한 읽기를 유지 하기 위해 실시간으로 적응, 임상 설정에서 중요 한.

  • ECG 소음 제거
  • EEG artifact 제거
  • 혈압 신호 증진
  • Respiratory 신호 필터링