目的 :使用自适应滤波技术消除呼吸音采集过程中受到的环境噪声干扰,进一步提高基于呼吸音的呼吸监测的准确性。方法:首先对颈部呼吸音及环境噪声两路信号同时进行采集,之后针对最小均方误差(least mean square,LMS)、归一化最小均方误...
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目的 :使用自适应滤波技术消除呼吸音采集过程中受到的环境噪声干扰,进一步提高基于呼吸音的呼吸监测的准确性。方法:首先对颈部呼吸音及环境噪声两路信号同时进行采集,之后针对最小均方误差(least mean square,LMS)、归一化最小均方误差(normalized least mean square,NLMS)和递归最小二乘(recursive least squares,RLS)3种自适应滤波算法进行理论分析并对实际采集的呼吸音进行分段处理。结果:采用LMS算法对数据进行分段处理的效果并不理想,而对于NLMS和RLS算法,选择分段长度为N=40 000时对无噪声信号的"污染"最小且滤波效果较理想。结论:自适应滤波算法用于抑制呼吸音中噪声的可行性得到了验证,并最终给出了滤波效果相对最佳的算法及其相应参数,可为基于呼吸音的呼吸监测的实际应用提供参考。
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