Questo sito utilizza cookie di terze parti per inviarti pubblicità in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca QUI 
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all'uso dei cookie. OK

Analisi spettrale di un segnale fotopletismografico (PPG) per lo sviluppo di un algoritmo di stima del battito cardiaco basato sul filtro di Kalman

Questo lavoro nasce dall’esigenza di analizzare il segnale fornito da un fotopletismografo (PPG), posizionato nel polso di un soggetto sottoposto ad un intenso sforzo fisico.
L’informazione che si vuole ricavare riguarda il monitoraggio della frequenza cardiaca; separare questa componente del segnale non è di realizzazione immediata poiché il segnale del battito è fortemente disturbato e coperto da artefatti dovuti al movimento del soggetto, in particolar modo della mano.
Inoltre, siccome la frequenza di questi disturbi non è ben separata dalla frequenza del battito, non si puó eliminare completamente il rumore sovrapposto attuando un semplice filtraggio lineare, soluzione piú comune per risolvere questa tipologia di problemi.
L’algoritmo che verrá presentato in questo elaborato combina analisi spettrale, ottenuta tramite trasformata discreta di Fourier (DFT), ripulitura del segnale tramite scomposizione ai valori singolari (SVD) e infine un filtraggio attraverso il filtro di Kalman (KF).
La presente tesi tratterá con maggior dettaglio la parte relativa all’analisi spettrale.

Mostra/Nascondi contenuto.
Sommario Questo lavoro nasce dall’esigenza di analizzare il segnale fornito da un fotopletismogra- fo (PPG), posizionato nel polso di un soggetto sottoposto ad un intenso sforzo fisico. L’informazione che si vuole ricavare riguarda il monitoraggio della frequenza cardiaca; separare questa componente del segnale non è di realizzazione immediata poiché il se- gnale del battito è fortemente disturbato e coperto da artefatti dovuti al movimento del soggetto, in particolar modo della mano. Inoltre, siccome la frequenza di questi disturbi non è ben separata dalla frequenza del battito, non si puó eliminare completamente il rumore sovrapposto attuando un sem- plice filtraggio lineare, soluzione piú comune per risolvere questa tipologia di problemi. L’algoritmo che verrá presentato in questo elaborato combina analisi spettrale, ottenuta tramite trasformata discreta di Fourier (DFT), ripulitura del segnale tramite scomposi- zione ai valori singolari (SVD) e infine un filtraggio attraverso il filtro di Kalman (KF). La presente tesi tratterá con maggior dettaglio la parte relativa all’analisi spettrale. 9

Laurea liv.I

Facoltà: Ingegneria

Autore: Italo Agustin Marsili Contatta »

Composta da 37 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 1232 click dal 02/09/2015.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.