バイオインペデンスデータにおけるノイズ削減のための組み込みハードウェアベースの適応フィルタリング

科学分野:

• 生物医学工学
• シグナル処理
• ウェアラブル テクノロジー

背景:

• 健康モニタリングのためのウェアラブルデバイスの利用が増加するにつれて,強力なバイオインペデンスデータを取得することが必要になります.
• AD5933のような統合回路は 低価格のバイオインペデンスソリューションを可能にしますが 騒音削減は依然として課題です
• 伝統的なデジタルフィルターは,しばしば手動のチューニングを必要とし,異なるバイオインペデンス信号への適応性を制限します.

研究 の 目的:

• バイオインペデンスデータにおける効果的なノイズ削減のための自動化されたデジタルフィルターを開発する.
• シグナルの事前の知識なしに適応フィルター係数の調整を可能にします.
• 移植可能なバイオインペデンスシステムでのメソッドの性能と適用性を検証する.

主な方法:

• 連続したフィルターデータポイント間の滑らかさの差を最小限に抑えるための自動化されたデジタルフィルター設計.
• リアルタイム処理のためのマイクロコントローラでの実装.
• 合成と実験のバイオインペデンス,電動肌図 (EMG),呼吸データによる試験.

主要な成果:

• 最大2%のノイズレベルに対して最大8dBの信号対ノイズ比の改善を達成した.
• 低消費電力 (<11 mW) と高速実行時間 (<185 ms) が実証されています.
• EMGと呼吸を含む様々なバイオインペデンス信号を フィルタリングしました

結論:

• 提案されている自動フィルターは,バイオインペデンスデータの効率的で適応的なノイズ削減を提供します.
• この方法は,低電力,ポータブル,ウェアラブルバイオインペデンスアプリケーションに適しています.
• フィルターの汎用性は様々な生物学的信号に広がり その実用性を高めます