FPGA-Implementierung eines adaptiven digitalen Filters für medizinische Anwendungen

Biomedizinische Signale sind eine Art von Signalen, die eine wichtige Rolle bei der Analyse der menschlichen Gesundheitsdiagnose spielen. Zu diesen Signalen gehören EKG-Signale zur Analyse der Herzfrequenz, PCG-Signale zur Analyse von Herz und Blut, VAG-Signale zur Analyse des Kniegelenks, EMG-Signale zur Analyse der Muskelfasern und EEG-Signale zur Analyse der Gehirnaktivitäten. Das Papier analysiert die verteilte Arithmetik (DA) basierte Block LMS (BLMS), auf der Grundlage, dass wir vorschlagen, Iteration der LUT-Sharing reduziert den Energieverbrauch und bietet eine höhere Geschwindigkeit, um die genaue EKG-Signal zu erkennen. Die FPGA-Implementierung erfolgt auf einem Virtex-Board mit der Geschwindigkeit 5 Grade xc2vpx70-5ff1704. Das Ergebnis konzentriert sich auf die geringe Leistung und den geringen Speicherbedarf, der für die Implementierung erforderlich ist und eine höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit bietet.

Mahesh B. Dembrani a terminé son doctorat (E&TC Engg.) en 2017. Actuellement, il travaille comme professeur assistant dans le département d'électronique et de télécommunication.