Publication detail

Wavelet filter of ECG signals

SMITAL, L. KOZUMPLÍK, J.

Original Title

Vlnkový filtr EKG signálů

Czech Title

Vlnkový filtr EKG signálů

English Title

Wavelet filter of ECG signals

Type

conference paper

Language

cs

Original Abstract

Článek pojednává o možnostech využití vlnkových transformací pro odstranění širokopásmového svalového rušení EMG v signálech EKG. K tomuto účelu jsme využili wienerovského filtru aplikovaného na koeficienty dyadické stacionární vlnkové transformace SWT. Cílem je navržení robustního filtračního algoritmu a nalezení jeho vhodných parametrů s ohledem na dosažený poměr signálu a šumu SNR. Vývoj a testování probíhalo na elektrokardiogramech z databáze CSE, které byly uměle rušené šumem s vlastnostmi EMG. Výsledkem je adaptivní vlnkový wienerovský filtr AWWF, díky kterému jsme schopni zvýšení průměrného SNR na celé CSE databázi o 10,6 dB a dosahujeme tak výrazně lepších výsledků než další testované algoritmy.

Czech abstract

Článek pojednává o možnostech využití vlnkových transformací pro odstranění širokopásmového svalového rušení EMG v signálech EKG. K tomuto účelu jsme využili wienerovského filtru aplikovaného na koeficienty dyadické stacionární vlnkové transformace SWT. Cílem je navržení robustního filtračního algoritmu a nalezení jeho vhodných parametrů s ohledem na dosažený poměr signálu a šumu SNR. Vývoj a testování probíhalo na elektrokardiogramech z databáze CSE, které byly uměle rušené šumem s vlastnostmi EMG. Výsledkem je adaptivní vlnkový wienerovský filtr AWWF, díky kterému jsme schopni zvýšení průměrného SNR na celé CSE databázi o 10,6 dB a dosahujeme tak výrazně lepších výsledků než další testované algoritmy.

English abstract

This article deals with possibilities of using wavelet transforms for elimination of broadband muscle noise in ECG signals. We used wiener filter for this purpose which is applied to coefficients of stationary dyadic wavelet transform SWT. Our goal is to design a robust filter algorithm and find its appropriate parameters setting with regard to the achieved signal to noise ratio SNR. Development and testing was performed on electrocardiograms from the CSE database. These signals were artificially corrupted by noise with characteristics of EMG. The result is an adaptive wavelet wiener filter AWWF. This algorithm is able to increase the average SNR of the whole CSE database by about 10.6 dB and achieves significantly better results than other tested methods.

Keywords

filtering of ECG signals, EMG noise, wavelet transform, Wiener filter, standard CSE database

RIV year

2013

Released

20.11.2013

ISBN

978-80-214-4814-8

Book

Nové směry v biomedicínském inženýrství

Edition number

1

Pages from

98

Pages to

105

Pages count

8

BibTex


@inproceedings{BUT103684,
  author="Lukáš {Smital} and Jiří {Kozumplík}",
  title="Vlnkový filtr EKG signálů",
  annote="Článek pojednává o možnostech využití vlnkových transformací pro odstranění širokopásmového svalového rušení EMG v signálech EKG. K tomuto účelu jsme využili wienerovského filtru aplikovaného na koeficienty dyadické stacionární vlnkové transformace SWT. Cílem je navržení robustního filtračního algoritmu a nalezení jeho vhodných parametrů s ohledem na dosažený poměr signálu a šumu SNR. Vývoj a testování probíhalo na elektrokardiogramech z databáze CSE, které byly uměle rušené šumem s vlastnostmi EMG. Výsledkem je adaptivní vlnkový wienerovský filtr AWWF, díky kterému jsme schopni zvýšení průměrného SNR na celé CSE databázi o 10,6 dB a dosahujeme tak výrazně lepších výsledků než další testované algoritmy.",
  booktitle="Nové směry v biomedicínském inženýrství",
  chapter="103684",
  howpublished="print",
  year="2013",
  month="november",
  pages="98--105",
  type="conference paper"
}