Detail publikace

Vlnkový filtr EKG signálů

SMITAL, L. KOZUMPLÍK, J.

Originální název

Vlnkový filtr EKG signálů

Český název

Vlnkový filtr EKG signálů

Anglický název

Wavelet filter of ECG signals

Typ

článek ve sborníku

Jazyk

cs

Originální abstrakt

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.

Český abstrakt

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.

Anglický abstrakt

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.

Klíčová slova

filtrace EKG signálů, EMG rušení, vlnková transformace, Wienerův filtr, standardní databáze CSE

Rok RIV

2013

Vydáno

20.11.2013

ISBN

978-80-214-4814-8

Kniha

Nové směry v biomedicínském inženýrství

Číslo edice

1

Strany od

98

Strany do

105

Strany počet

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"
}