Name: Piattaforma riconfigurabile per la progettazione di un filtro adattivo per il denoising dell'ECG (en Italiano)
Price: 111453.00 ARS
Availability: InStock
Author: Kasture, Anil ; Naik, Ashwini ; Bhong, Vijay
ISBN: 9786207173518

portada Piattaforma riconfigurabile per la progettazione di un filtro adattivo per il denoising dell'ECG (en Italiano)

Piattaforma riconfigurabile per la progettazione di un filtro adattivo per il denoising dell'ECG (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Italiano

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.6 cm

Peso

0.15 kg.

ISBN13

9786207173518

Categorías

Ingeniería electrónica

Piattaforma riconfigurabile per la progettazione di un filtro adattivo per il denoising dell'ECG (en Italiano)

Anil Kasture (Autor) · Ashwini Naik (Autor) · Vijay Bhong (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Piattaforma riconfigurabile per la progettazione di un filtro adattivo per il denoising dell'ECG (en Italiano)"

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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