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🔥 内容介绍
本文旨在探索抑制50Hz电源线干扰对心电图信号影响的最佳滤波方法。研究在时域和频域对 NLMS 滤波器、 RLS 滤波器、陷波滤波器及中值滤波器进行了系统测试。实验采用麻省理工学院 BIH 心律失常数据库的真实心电图数据，重点评估信噪比（SNR）、均方根差和 MSE 等关键参数。实验结果表明，自适应 NLMS 滤波技术在提升信噪比方面显著优于 RLS 滤波器、陷波滤波器和中值滤波器，这证明 NLMS 滤波器是心电图信号去噪的最佳滤波器。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%Generate 50 Hz Power Line Interference
f_interf = 50;
noiseAmplitude = 100;
interference = noiseAmplitude * sin(2 * pi * f_interf * t);
noisySignal = ecg_signal + interference;
%Notch Filter Parameters
f_notch = 50;
wo = 2 * pi * f_notch / fs;
bw = wo / 15;
r = 1 - bw;
bNotch = [1, -2*cos(wo), 1];
aNotch = [1, -2*r*cos(wo), r^2];
%Notch Filter
notchFilteredSignal = filter(bNotch, aNotch, noisySignal);
%RLS Filter Parameters
filter_order = 32; % Number of adaptive filter coefficients
lambda = 0.99; % 0.98 < Forgetting factor < 1
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
