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【6h】

基于可编程逻辑器件的脑电信号自适应滤波技术的研究

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脑电图仪（electrorencephalography）是现代医学上用于预防、诊断和治疗癫痫等脑疾病的重要仪器，同时也是探索人脑思维、智力训练等深层次问题的重要手段。由于脑电信号的微弱性以及它的强干扰背景，目前大多数医院仍然采用专用脑电屏蔽室进行检测，这使得对病人的监护缺乏实时性，不能随时监测病人的病情。现在已有部分医院脱离屏蔽室采用新型数字化脑电图仪进行检测，但还未达到普及，且抗干扰效果还不够理想。为克服这种局面，有必要研究一种能在强干扰背景下提取脑电信号的脑电图仪。 本论文对脑电信号进行了特征分析，并对脑电信号所处的噪声背景进行了讨论，在此基础上，提出了系统的总体设计方案。该方案将系统划分为模拟预处理部分、数字处理硬件设计、数字处理软件设计以及上位机采集部分这四个部分进行研究。其主要工作和结论如下： 首先，根据脑电测试中干扰的特点，对固定滤波器的结构及性能进行了分析和仿真研究。在此基础上，针对固定滤波器存在的问题，提出了将自适应滤波技术应用于脑电测试中，并进行了理论研究和仿真研究，设计出了能较好地滤除50Hz强干扰的自适应陷波滤波器和去基线漂移的自适应滤波器。其次，对自适应滤波原理进行了理论分析，并通过软件仿真，证明了自适应滤波器用于脑电信号采集中的优越性和灵活性；第三，研制了高共模抑制比的脑电信号模拟采集系统并取得了良好的效果；第四，设计了数字采集系统硬件电路，编写了数字采集系统的自适应滤波算法程序以及控制程序，通过D/A转换观察到更为清晰的脑电波形，同时，通过串行通信把脑电数据传送至上位机，用虚拟仪器来观察脑电波形，并对不同状态下的脑电波进行了频率分析。 本论文的重点是自适应滤波的理论分析及其FPGA（Field programmable gates array，现场可编程门阵列芯片）实现。运用自适应滤波技术主要是滤除50 Hz工频干扰和去基线漂移，自适应滤波的可行性通过软件仿真来论证，并结合硬件特点来确定各参数。算法的FPGA实现包括硬件电路的实现和软件编程。在硬件电路中，使用ALTERA公司的EPF10K30E作为核心控制及运算单元。为符合运算的特点，A/D转换器和D/A转换器均采用补码运算电路模式；另外，为满足滤波器对干扰信号频率的跟踪性，在硬件设计中50 Hz陷波的参考信号采用交流电源衰减所得。去基线漂移程序中的固定参考电平采用片内ROM存储固定数据。运算和控制程序分块设计，采用VHDL语言和原理图进行设计，并在MAXPLUSⅡ软件中进行单元仿真。 本论文完成了一个通道的实验样机，脑电信号测试结果表明，自适应滤波算法通过FPGA来实现是可行的。该样机可以提取出较为清晰的脑电信号，运用LabVIEW研制了脑电波的采集平台，满足临床观察的需要，因此具有很好的应用前景。

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