The method used in this project is

The method used in this project is adaptive noise cancellation (ANC) based on neuro fuzzy logic technique. ANC is a process by which the interference signal can be filtered out by identifying a non linear model between a measurable noise source (which is MECG in this case) and the corresponding immeasurable interference (Assaleh, 2007). This is an extremely useful technique when a signal is submerged in a very noisy environment. Usually, the MECG noise is not steady; it changes from time to time. So the noise cancellation must be an adaptive process: it should be able to work under changing conditions, and be able to adjust itself according to the changing environment. The basic idea of an adaptive noise cancellation algorithm is to pass the corrupted signal (abdominal) through a filter that tends to suppress the MECG while leaving the signal unchanged. As mentioned above, this is an adaptive process, which means it does not require prior knowledge of signal or noise characteristics. Figure 1 shows noise cancellation with ANFIS filtering (Swarnalatha et al, 2009)
+
Figure 1: Schematic Diagram Of Adaptive Noise Cancellation Using Neuro Fuzzy Technique.
In this project,
represents the FECG signal that is to be extracted from the noisy signal.
is the MECG which is the noise source signal. The noise signal goes through an unknown nonlinear dynamics (f) and generates a distorted noise
, which is then added to
to form the measurable output (abdominal) signal
. The aim is to retrieve
from the measured signal
which consists of the required signal
Σ
Σ
f
ANFIS

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการที่ใช้ในโครงการนี้จะยกเลิกเสียงแบบอะแดปทีฟ (เมือปี) โดยใช้เทคนิคศัลยกรรมตรรกศาสตร์ เมือปีเป็นกระบวนการซึ่งสัญญาณรบกวนสามารถกรองออก โดยระบุแบบจำลองไม่เชิงเส้นระหว่างแหล่งวัดเสียง (ซึ่งเป็น MECG ในกรณีนี้) และสัญญาณรบกวนนี่ตรงกัน (Assaleh, 2007) นี้เป็นเทคนิคมีประโยชน์อย่างมากเมื่อสัญญาณถูกจมอยู่ในสภาพแวดล้อมดีมาก โดยปกติ เสียง MECG ไม่มั่นคง จะเปลี่ยนเวลา ดังนั้นการยกเลิกเสียงต้องเป็นกระบวนการปรับให้เหมาะสม: มันควรจะสามารถทำงานภายใต้เงื่อนไขการเปลี่ยนแปลง และสามารถปรับตัวตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง ความคิดพื้นฐานของอัลกอริทึมการยกเลิกเสียงแบบอะแดปทีฟการผ่านสัญญาณเสียหาย (หน้าท้อง) ตัวที่มีแนวโน้มที่จะระงับการ MECG ขณะสัญญาณที่เปลี่ยนแปลง ได้ ดังกล่าวข้างต้น นี้คือการปรับกระบวนการ ซึ่งหมายความว่า ต้องใช้ความรู้เดิมของลักษณะสัญญาณหรือเสียง รูปที่ 1 แสดงการยกเลิกเสียงกับ ANFIS กรอง (Swarnalatha et al, 2009)+รูปที่ 1: ไดอะแกรมแผนผังตัวอย่างยกเลิกเสียงแบบอะแดปทีฟการใช้สมองเทคนิคปุยในโครงการแสดงสัญญาณ FECG ที่สามารถดึงข้อมูลจากสัญญาณเสียงดังMECG ซึ่งเป็นแหล่งสัญญาณเสียงได้ สัญญาณเสียงที่ผ่านการ dynamics ไม่เชิงเส้นไม่ทราบ (f) และสร้างเสียงเพี้ยนที่ถูกเพิ่มเข้าไปไปวัด (ท้อง) สัญญาณ. จุดมุ่งหมายจะดึงจากสัญญาณที่วัดซึ่งประกอบด้วยสัญญาณที่จำเป็นΣΣfANFIS

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการที่ใช้ในโครงการนี้คือการตัดเสียงรบกวนการปรับตัว (ANC) ขึ้นอยู่กับระบบประสาทเทคนิคตรรกศาสตร์ ANC เป็นกระบวนการโดยที่สัญญาณรบกวนที่สามารถกรองออกโดยการระบุรูปแบบเชิงเส้นที่ไม่ใช่ระหว่างแหล่งที่มาของเสียงที่วัดได้ (ซึ่งเป็น MECG ในกรณีนี้) และรบกวนมากมายที่สอดคล้องกัน (Assaleh 2007) นี้เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อสัญญาณจมอยู่ใต้น้ำในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังมาก โดยปกติแล้วเสียง MECG จะไม่คงที่; การเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้นการยกเลิกเสียงจะต้องมีขั้นตอนการปรับตัวก็ควรจะสามารถทำงานภายใต้การเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขและสามารถที่จะปรับตัวตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง แนวคิดพื้นฐานของขั้นตอนวิธีการตัดเสียงรบกวนการปรับตัวคือการส่งผ่านสัญญาณเสียหาย (ท้อง) ผ่านการกรองที่มีแนวโน้มที่จะปราบปราม MECG ในขณะที่ออกจากสัญญาณไม่เปลี่ยนแปลง ดังกล่าวข้างต้นนี้เป็นกระบวนการที่ปรับตัวซึ่งหมายความว่ามันไม่จำเป็นต้องมีความรู้ก่อนของสัญญาณเสียงหรือลักษณะ รูปที่ 1 แสดงการตัดเสียงรบกวนด้วยการกรอง ANFIS (Swarnalatha et al, 2009)
+
รูปที่ 1: แผนภาพของการยกเลิกเสียงรบกวนการปรับเปลี่ยนการใช้ประสาทฝอยเทคนิค.
ในโครงการนี้แสดงให้เห็นถึงสัญญาณ FECG ที่จะถูกดึงออกมาจากสัญญาณที่มีเสียงดัง. เป็น MECG ซึ่งเป็นแหล่งกำเนิดสัญญาณเสียง สัญญาณเสียงไปผ่านการเปลี่ยนแปลงไม่เป็นเชิงเส้นที่ไม่รู้จัก (ฉ) และสร้างเสียงที่บิดเบี้ยวซึ่งจะถูกเพิ่มเข้ามาในรูปแบบการแสดงผลที่วัดได้(ท้อง) สัญญาณ จุดมุ่งหมายคือการดึงข้อมูลจากสัญญาณที่วัดซึ่งประกอบด้วยสัญญาณที่จำเป็นุุฉANFIS

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการที่ใช้ในโครงการนี้ คือ การตัดเสียงรบกวนแบบปรับตัว ( ANC ) ขึ้นอยู่กับ Neuro ฟัซซี่ ) แอฟริกา คือกระบวนการที่ส่งสัญญาณรบกวน สามารถกรองออกโดยระบุแบบไม่เชิงเส้นระหว่างแหล่งกำเนิดเสียงได้ ( ซึ่งเป็น mecg ในกรณีนี้ ) และที่ญี่ปุ่น รบกวน ( assaleh , 2007 )นี้เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์มากเมื่อสัญญาณถูกแช่อยู่ในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังมาก โดยปกติ mecg เสียงไม่คงที่ มันเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ดังนั้นการยกเลิกเสียงต้องมีกระบวนการปรับตัว : มันควรจะสามารถทำงานภายใต้การเปลี่ยนแปลงเงื่อนไข และสามารถปรับตัวตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง .แนวคิดพื้นฐานของการตัดเสียงรบกวนของสัญญาณผ่านเสียหาย ( หน้าท้อง ) ผ่านตัวกรองที่มีแนวโน้มที่จะระงับ mecg ในขณะที่ออกจากสัญญาณไม่เปลี่ยนแปลง ดังกล่าวข้างต้น นี้เป็นกระบวนการซึ่งหมายความว่ามันไม่ต้องใช้ความรู้เดิมหรือลักษณะของสัญญาณเสียง รูปที่ 1 แสดงยกเลิกเสียงกับ anfis กรอง ( swarnalatha et al ,2009 )

รูปที่ 1 : แสดงการยกเลิกเสียงโดยใช้เทคนิค Neuro ฟัซแผนผัง

ในโครงการนี้ เป็น fecg สัญญาณที่จะถูกสกัดจากสัญญาณเสียงดัง
เป็น mecg ซึ่งเป็นเสียงแหล่งสัญญาณ สัญญาณเสียงผ่านไปจักแบบพลวัต ( F ) และสร้างการบิดเบือนเสียง


ซึ่งก็เพิ่มรูปแบบการแสดงผลการวัดสัญญาณ ( หน้าท้อง )

จุดมุ่งหมายคือการดึงสัญญาณจากวัด

ซึ่งประกอบด้วยสัญญาณที่ต้องการ



anfis ΣΣ F