Các phương pháp thích nghi trong lọc nhiễu tín hiệu điện tim - 15

KẾT LUẬN CHUNG

Luận án đã đóng góp vào hai vấn đề sau của phương pháp lọc thích nghi

 Xây dựng cơ sở Toán học của bộ lọc thích nghi và phương pháp nâng

cao hiệu năng cho thuật toán LMS dựa trên kích thước bước thay đổi

 Điều chỉnh tần số trung tâm của bộ lọc thích nghi bằng biến đổi Fourier

và biến đổi Sóng nhỏ

Các kết quả mới của luận án bao gồm

1. Xác định điều kiện cần và đủ của phương pháp lọc thích nghi sử dụng thuật toán LMS và xây dựng các phần mềm nhúng thực hiện phương pháp lọc nhiễu từ đường tải điện lên quá trình ghi điện tâm đồ và điện não đồ.

Có thể bạn quan tâm!

• So Sánh Kết Quả Phép Biến Đổi Sóng Nhỏ Dùng Các Thangs  21 Và
• Đánh Giá Độ Chính Xác Và Mức Độ Phức Tạp Tính Toán Của Giải Thuật Tìm Tần Số 0 Của Nhiễu.
• Kết Quả Ước Lượng Đạo Hàm Bậc I Dùng Biến Đổi Sóng Nhỏ S  21
• Các phương pháp thích nghi trong lọc nhiễu tín hiệu điện tim - 16

Xem toàn bộ 130 trang tài liệu này.

2. Đề xuất công thức thay đổi kích thước bước trong thuật toán LMS và tiến hành thực nghiệm để so sánh với các phương pháp của các tác giả trước đó.

3. Đề xuất mô hình lọc nhiễu từ nguồn cung cấp điện và thuật giải sử dụng phép biến đổi sóng nhỏ cho việc hiệu chỉnh tần số trung tâm của bộ lọc thích nghi.

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN

QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Hoàng Mạnh Hà, (2005), Phần mềm nhúng trong lọc nhiễu điện tim, Tạp chí

Khoa học Công nghệ, (Tập 43, số 3), trang 13-21.

2. Phạm Trần Nhu, Hoàng Mạnh Hà, (2008), Một đề xuất thay đổi kích thước bước thích nghi của thuật toán LMS cho bài toán lọc nhiễu trong thu nhận tín hiệu y sinh, Tạp chí bưu chính viễn thông và Công nghệ Thông tin (Số 19 chuyên san), trang 38-46.

3. Phạm Trần Nhu, Hoàng Mạnh Hà, (2009), An adaptive Notch Filter using LMS algorithm with variable step-sizes for EEG, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol 25, No. 2, p. 135-148.

4. Hoang Manh Ha, (2007), Variable Step size LMS Filter for ECG signals, Proceeding of the second International Conference on the development of BioMedical Engineering in Vietnam, Ha noi University of Technology, p. 88-96.

5. Phạm Trần Nhu, Hoàng Mạnh Hà, (2007), Adaptive Noise Cancellation Implementaion with a Variable Step-Size LMS Algorithm, Proceeding of the Japan- Vietnam WorkShop on SoftWare Engineering, p. 71-80.

6. Pham Tran Nhu, Hoang Manh Ha, (2008), Adjustment in central frequency of Adaptive Notch Filter base on Wavelet Transform in frequency Domain, Proceeding of the Second International Conference on Communications and Electronics (HUT ICCE), Hoian, Vietnam, p. 590-593.

7. Phạm Trần Nhu, Hoàng Mạnh Hà (2006), Thiết kế bộ lọc thích nghi với câu trúc động cho xử lý tín hiệu điện tâm đồ, Kỷ yếu hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Bách khoa Hà nội, trang 103-107.

Tài liệu tham khảo

______

[1] Robert M. Gray and Lee D. Davisson, (2009), An Introduction to Statistical Signal Processing, Cambridge University Press.

[2] T. Aboulnasr and K. Mayyas. (1997), Selective coefficient update of gradient-based adaptive algorithms, Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 3, pp. 1929–1932, Munich, Germany.

[3] M. Akay. (1994), Biomedical Signal Processing, Academic Press.

[4] L. Angrisani, P. Daponte and Massimo D. Apuzzo. (2001), “Wavelet network based detection and classification of transients” IEEE Trans. Power Delivery, vol. 50, no. 5, pp. 1425-1435.

[5] O. Bai, M. Nakamura, A. Ikeda, and H. Shibasaki. (2000), Nonlinear Markov Process Amplitude EEG Model for Nonlinear Coupling Interaction of Spontaneous EEG, IEEE Trans. on Biomedical Engineering, vol. 47, no. 9, pp. 1141–1146.

[6] John J. Benedetto. (1994), Wavelets: Mathematics and Applications, CRC Press.

[7] Vincent D. Blondel, Alexandre Megretski. (2004), Unsolved Problems in Mathematical Systems and Control Theory, Princeton University press princeton and Oxford.

[8] K. W. Chan, Y.T. Zhang. (2002), Noise Reduction of motion artifact from Photoplethysmographic Recording using a Variable Step-Size LMS Filter, Proceeding of IEEE, Vol 2, p1343-1346.

[9] R. Punchalard and J. Koseeyaporn. (2009), Indirect frequency estimation based on second-order adaptive FIR notch filter, Elsevier, Signal Processing, volum 89, issue 7, Pages 1428-1435.

[10] Márcio Holsbach Costa, Leandro Ronchini Ximenes and José Carlos Moreira Bermudez. (2008), Statistical analysis of the LMS adaptive algorithm subjected to a symmetric dead-zone nonlinearity at the adaptive filter output, Elsevier North-Holland, Signal Processing, vol. 88, issue 6, Pages 1485-1495.

[11] Ingrid Daubechies. (1993), Wavelet Transform and Orthnormal Bases, Proceedings of Applied Mathematics, Vol 47, American Mathematical Society, p1-p34.

[12] K. Dogancay and O. Tanrikulu. (2001), Adaptive filtering algorithms with selective partial updates, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 48, no. 8.

[13] J. C. Huhta and J. G. Webster, (1973), 60Hz interference in electrocardiography, IEEE Trans. BioMedical Engineering, vol. BME- 20, p91-101.

[14] S. Mallat. (1998), A Wavelet Tour of signal Processing, Academic Press, New York, UK.

[15] Song, S. G. and Innanen, K. A. (2002), Multiresolution Modeling and Wavefield Reconstruction in Attenuating Media, Geophysics, Vol. 67, pp. 1192.

[16] Mallat, S.G. (1989), Theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Transactions on PAMI. Vol. 11, pp. 674-693.

[17] Simon Haykin. (2001), Adaptive Filter Theory, Prentice Hall.

[18] Osman Kukrer and Aykut Hocanin. (2006), Frequency-response-shaped LMS adaptive filter, Elsevier, Signal Processing, volum 16, issue 6, Pages 855-869.

[19] S. M. Kuo, M. Tahernezhadi, and W. Hao. (1999), Convergence analysis of narrow-band active noise control system, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 46, no. 2, pp. 220–223.

[20] Ju-Won Lee and Gun-Ki Lee. (2005), Design of an Adaptive Filter with a Dynamic Structure for ECG Signal Processing, International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 3, no. 1, pp. 137-142.

[21] Cuiwei Li et al. (1995), Detection of ECG Characteristic Points Using Wavelet Transforms, IEEE Transactions on biomedical engineering, Vol.42, no. 1, pp. 21-28.

[22] C.H. Lin and C.H. Wang. (2006), Adaptive wavelet networks for power quality detection and discrimination in a power system, IEEE Trans. Power Delivery, vol. 21, no. 3, pp. 1106-1113.

[23] Stephane Mallat, Wen Liang Hwang, (1992), Singularity detection and Processing with Wavelets, IEEE Transactions on information Theory, vol 38, No 2.

[24] Yves Meyer, (1993), Wavelet and Operator, Proceedings of Applied Mathematics, Vol 47, American Mathematical Society, p35-p58.

[25] M. Michalik, W. Rebizant, M. Lukowicz, S. J. Lee and S. H. Kang, (2006). High-impedance fault detection in distribution networks with use of wavelet-based algorithm, IEEE Trans. Power Delivery, vol. 21, no. 4, pp. 1793-1802.

[26] S. Mishra, C.N. Bhende and B.K. Panigrahi, (2008), Detection and classification of power quality disturbances using S transform and probabilistic neural network, IEEE Trans. Power Delivery, vol. 23, no. 1, pp. 280-287.

[27] P. A. Naylor, J. Cui, and M. Brookes, (2006), Adaptive algorithms for sparse echo cancellation, Signal Processing, vol. 86, no. 6, pp. 1182– 1192.

[28] Sudipta Nath, Arindam Dey and Abhijit Chakrabarti, (2009), Detection of Power Quality Disturbances using Wavelet Transform, Proceeding of world academy of science, engineering and technology, Volume 37, ISSN 2070-3740.

[29] Daniel Olguín Olguín, Frantz Bouchereau, Sergio Martínez, (2005), Adaptive Notch Filter for EEG Signals Based on the LMS Algorithm with Variable Step-Size Parameter, Proceedings of the Conference on Information Sciences and Systems, The John Hopkins University, March 16-18.

[30] O. Poisson, P. Rioual and M. Meunier, (2000), Detection and measurement of power quality disturbances using wavelet transform, IEEE Trans. Power Delivery, vol. 15, no. 3, pp. 1039-1044.

[31] John G. Proakis, Dimitris G. Manolakis, (1996), Digital signal Processing, Principle, algorithms and applications, Prenitce hall international Inc.

[32] Ali H. Sayed, (2003), Fundamentals of Adaptive Filtering, John Wiely & Sons.

[33] Pedro Ramos, Roberto Torrubia, Ana Lopez, Ana Salinas, and Enrique Masgrau, (2007), Step Size Bound of the Sequential Partial Update LMS Algorithm with Periodic Input Signals, EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing, Volume 2007, Issue 1, ISSN:1687-4714.

[34] S. Santoso, W. M. Grady, E. J. Powers, J. Lamoree and S. C. Bhatt, (2000), Characterization of distribution power quality events with

fourier and wavelet transforms, IEEE Trans. Power Delivery, vol. 15, no. 1, pp. 247-254.

[35] Ali H. Sayed, (2003), Fundamentals of Adaptive Filtering, John Wiley & Son.

[36] B. Farhang-Boroujeny, (1998), Adaptive Filters Theory and Applications, John Wiley & Son.

[37] Omid Sayadi & Mohammad Bagher Shamsollahi, (2007), MultiAdaptive Bionic wavelet Transform: Application to ECG Denoising and Baseline Wandering Reduction, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Volume 11.

[38] Jonathan Richard Shewchuk, (1994), An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain, School of Computer Science Carnegie Mellon University. Pittsburgh, PA, USA.

[39] Koike S, (2002), A class of adaptive step-size control algorithm for adaptive filter, IEEE Trans, Signal Process, Vol 50, Issue 6, p1315-1326.

[40] Koike S, (2005), Convergence Analysis of Adaptive Filters Using Normalized Sign-Sign Algorithm, IEICE Trans on Fundamental of Electronics, Communications and Computer Sciences, Volume E88-A , Issue 11, p3218-3224.

[41] Koike S, (2000), Stability conditions for adaptive algorithms with non- quadratic error criteria, Proceeding of EUSIPCO2000, Tampere, Finland, pp. 131-134.

[42] F. T. S. Yu and Guowen Lu, Short-time Fourier transform and wavelet transform with Fourier-domain processing, Applied Optics, Vol. 33,

Issue 23, pp. 5262-5270

[43] Jame S. Walker, (1999), A Primer on Wavelets and their Scientific Applications, Chapman & Hall/CRC.

[44] B. Widrow, Samuel D. Stearns, (1985), Adaptive Signal Processing, Englewood Cliffs, Prentice-Hall.

[45] N. Wiener, (1949), Extrapolation and Smoothing of Stationary time series, with Engineering Aplications, Wiley.

[46] Phạm Thượng Hàn, Biến đổi wavelet và ứng dụng trong các thiết bị ghi sóng điện tim công nghệ mới, http://www.lrc.ctu.edu.vn/pdoc/15/1-BiendoWavelet.pdf.

[47] Trịnh Miêng, (1999), Biến đổi wavelet và ứng dụng trong các thiết bị ghi sóng điện tim công nghệ mới, Kỷ yếu Hội thảo toán quốc về Khoa học, Kỹ thuật đo lường, Hà nội.

Xem tất cả 130 trang.