32,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
16 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

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…mehr

Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
El profesor Anil Kasture obtuvo su licenciatura en Electrónica e Ingeniería de Telecomunicaciones en el año 2013 de la universidad de KIT de Ingeniería Kolhapur, M.Tech en Tecnología Electrónica del Departamento de Tecnología, Universidad Shivaji Kolhapur en 2015 con excelencia académica. Actualmente trabaja en la Facultad de Ingeniería de SVRI Pandharpur.