Hình 2.15: Thuật toán lấy trung bình tuyến tính

Một phần của tài liệu Tai và chức năng của tai (Trang 34 - 36)

Thông thường, một thiết bị thu nhận tín hiệu điện thế gợi sẽ tự động loại bỏ phần lớn nhiễu trước khi đưa vào lấy trung bình. Do đó, phương pháp này chủ yếu là để xác định những điểm có biên độ lớn bất thường và không loại bỏ được nhiễu nhỏ. Tuy nhiên, ngoài nhiễu cơ ra thì các nhiễu nhỏ khác không gây ra thay đổi đáng kể trong dạng sóng của tín hiệu điện thế gợi.

Ưu điểm: Thuật toán đơn giản dễ thực hiện

Khuyết điểm: Để có được tín hiệu tốt (smoothly) chúng ta cần phải có nhiều chuỗi tín hiệu, do đó thời gian thu nhận sẽ dài và cần bộ nhớ lớn.

2.5.2.2 Xử lý bằng phương pháp biến đổi wavelet:

Sử dụng thuật toán Tree denoising và thuật toán cải tiến Cyclic shift tree denoising (CSTD)

Tín hiệu điện thế gợi rất dễ bị ảnh hưởng bởi các tác động nhỏ từ bên trong hay bên ngoài cơ thể, vì thế yêu cầu đặt ra là thời gian thu nhận phải ngắn. Điều này dẫn đến số

lượng chuỗi tín hiệu thu nhận sẽ phải giảm và kết quả là sử dụng thuật toán lấy trung bình tuyến tính sẽ không cho kết quả tốt.

Để giải quyết vấn đề trên, người ta đã áp dụng biến đổi wavelet. • Thuật toán tree denoising:

Với thuật toán này ta tiến hành xây dựng một “cây tín hiệu” bằng cách:

Thu nhận chuỗi tín hiệu x(N) • Trong mỗi tín hiệu, ta chia nó ra thành N frames rồitiến hành lấy trung bình từng cặp frames liên tiếp nhau, số lượng frame sẽ giảm ½ sau mỗi cấp lấy trung bình.

Ta dùng một hệ số ngưỡng ((k để so sánh với các giá trị lấy trung bình, bằng cách so sánh này có thế lọc được nhiễu.

• Cứ tiến hành lần lượt cho đến khi N=1 •

Sau đây là sơ đồ minh họa với N ban đầu chia làm 8 frames

Hình 2.16: Thuật toán tree denosing

Thuật toán này giúp cho thời gian thu nhận ngắn hơn vì chỉ cần một số lượng nhỏ chuỗi tín hiệu. Tuy nhiên, số lượng tín hiệu trong mỗi chuỗi sau khi lấy trung bình giảm dần. Để khắc phục nhược điểm đó, người ta đã cải tiến bằng thuật toán Cyclic shift tree denoising.

• Thuật toán Cyclic shift tree denoising:

Nguyên tắc thực hiện cũng dựa trên thuật toán tree denoising nhưng khác biệt là: ứng với mỗi tín hiệu, sau khi lấy trung bình lần lượt từng cặp frames liên tiếp, ta dịch vị trí frame ban đầu qua 1 frame rồi lấy trung bình từng cặp liên tiếp. Bằng cách này số lượng frame trong 1 tín hiệu sẽ không bị giảm sau mỗi cấp lấy trung bình. Cuối cùng ta có kết quả như sau:

Một phần của tài liệu Tai và chức năng của tai (Trang 34 - 36)