心血管疾病危害人体健康,使用可穿戴设备可以实时监测心脏健康状况。织物电极因其柔软、可长期佩戴的特点,成为可穿戴设备获取心电信号的常用传导电极。但织物电极与皮肤表面接触无凝胶等介质,因此相较于湿电极更易受到噪声干扰。运动伪迹是干扰噪声中的一种,其是因电极-皮肤之间的相对运动或皮肤形变导致界面不稳定而产生的,运动伪迹的去除是目前织物电极在动态情况下测量心电信号的重大挑战。本文主要对运动伪迹去除方法展开深入研究,主要工作有:(1)去除运动伪迹电极结构的设计与实现。皮肤电位变化信号(Skin Potential Variation,SPV)与心电信号的运动伪迹具有高度相关性,可以作为自适应滤波的参考信号对心电信号中的运动伪迹进行去除。为获取SPV信号,本文创新性地提出使用跨极电阻连接一对织物电极的电极结构。搭建织物电极和皮肤界面之间的等效模型,并根据所提出结构推导和分析心电信号和SPV信号来源的数学公式,进行等效电路仿真,优化跨极电阻阻值并制备抑制运动伪迹胸带。最后对跨极电阻的最优范围进行实验验证。(2)基于SPV信号的自适应消除算法的研究与实现。本文使用基于SPV信号的自适应消除算法进行运动伪迹去除,通过引入变步长和符号函数推导出改进型的自适应算法。通过构造仿真心电数据,结合SPV信号进行仿真验证,寻找最优自适应滤波参数,并进行仿真实验,结果表明改进后的自适应算法在滤波前后信噪比改善以及算法收敛性上都比基本LMS算法更优。(3)实验电路设计及测试验证。本文设计同步采集心电信号和SPV信号的实验电路作为所提出去除运动伪迹方法的实验平台,通过与加速度信号的对比实验,进行SPV信号的有效性测试和基于SPV的自适应算法性能验证。测试结果表明SPV信号作为自适应参考信号,除运动伪迹效果较加速度信号更好,所提出的符号归一化LMS算法在性能上也优于LMS算法。本文选用皮肤电位变化信号作为参考信号,与符号归一化LMS算法结合的方法,达到了抑制或消除心电信号中运动伪迹的目的。