Synthesis of Power Line Notch Filter in Wearable Biomedical Devices for Wireless Body Area Network
Notice bibliographique
Résumé
With the rising prevalence of wearable biomedical devices for recording diverse biosignals, the potential for inaccurate interpretations due to noise susceptibility, including false alarms and misdiagnoses, is increasingly recognized.This study presents the systematic design and evaluation of a current-mode-based active notch filter aimed at eliminating the pervasive power-line interference (PLI) that corrupts biosignals.The filter is constructed using a modern and versatile current-mode analog building block (ABB), specifically the voltage differencing gain amplifier (VDGA).The design of this second-order filter incorporates a single VDGA as an active component and two capacitors as passive components, eliminating the need for resistors.Employing this filter, the influence of the 50Hz PLI on biological signals is effectively suppressed.The filter exhibits desirable properties of the current-mode circuit, including reduced power consumption, an expanded dynamic range, and enhanced accuracy.Key parameters of the filter, such as the pole frequency and the quality factor, can be electronically adjusted and orthogonally tuned via the bias currents of the VDGA.To validate its functionality, the proposed filter design was simulated using the PSPICE simulator with the MAX435 IC's macro-model.The simulation results revealed a notch depth and total harmonic distortion (THD) of -52.9 dB and -55 dB, respectively.The performance of this filter was subsequently compared with existing analog notch filters detailed in the literature.Given its efficacy and simplicity, the proposed filter is deemed suitable for deployment in high-performance biomedical detection equipment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».