Moving Average Filter Ecg

Ich weiß, das ist eine alte Antwort, aber denken Sie daran, es gibt sehr spezifische Frequenzbereiche, die für die diagnostische Genauigkeit eines Oberflächen-EKG aufbewahrt werden müssen. Insbesondere sollten 0,05-1 Hz für die höchsten Treue-ST-Segmente und möglicherweise ein Tiefpass von 40 Hz für Erwachsene und 150 Hz für peds im Rest des EKG aufbewahrt werden (ein geeigneter Sperrfilter für die Zeilenfrequenz wird ebenfalls angeregt) . I39m nicht so vertraut mit der Savitzky-Golay FIR, aber darauf zu achten, um sicherzustellen, dass es wichtige Frequenzen im EKG. Ndash user7116 Jul 13 13 am 15:44 1 danke für die information. Ich sollte darauf hinweisen, dass ich nicht viel Domain-Kenntnisse der EKG-Signale haben, war die obige Antwort einfach aus einer reinen Signalverarbeitung Perspektive (durch Auflistung der verschiedenen Funktionen könnte man verwenden, um ein Signal im Allgemeinen filtern). Wahrheit ist I39m nicht, dass vertraut mit SG-Filter entweder, I39ve erwähnt, weil es I39ve oft gesehen, es in der Literatur im Zusammenhang mit EKG: uap-bd. edujcitpapersvol-1no-2IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 at 16:35 Neat Papier , Vielen Dank für die Referenz Ein morphologischer Vergleich der resultierenden ECG39s ist der wichtigste Faktor bei der Betrachtung von Filtern. Allerdings, für eine einfache ambulante Überwachung (was viele würden nennen quotrhythm interpretationquot) haben Sie eine breite Breite in Filter-Auswahl, da Sie Ok mit einigen Signalverzerrungen sind. Ndash user7116 Adaptive Filterung Ansatz für die Entziehung Elektrokardiogramm - Signal mit gleitenden Durchschnitt Filter T1 - Adaptive Filterung Ansatz für die Entziehung Elektrokardiogramm - Signal mit gleitenden Durchschnitt Filter AU - Salih, Sameer K. AU - Aljunid, Syed M. N2 - Das Rauschen Innerhalb eines Elektrokardiogrammsignals können Fehler verursachen, die in den Ergebnissen von verschiedenen EKG-Charakteristiken sowohl in der Amplitude als auch im Zeitintervall betrachtet werden, was letztendlich zu einer fehlerhaften Diagnose einer Herzkrankheit führt. In diesem Papier wird ein neuer Ansatz zur Deaktivierung des Elektrokardiogrammsignals unter Verwendung einer Multiteration des gleitenden Durchschnittsfilters vorgeschlagen. Der Algorithmus des vorgeschlagenen Ansatzes umfasst zwei Hauptschritte: zuerst die Schätzung der Menge an Rauschen in dem EKG-Signal, zweitens, um das hinzugefügte Rauschen zu entfernen. Der vorgeschlagene De-Noise-Ansatz wird mit EKG-Datensätzen validiert, die aus der MIT-BIH-EKG-Datenbank mit unterschiedlichen Mengen an additivem Gauß-Weißrauschen gesammelt wurden. Die Validierungsergebnisse belegen die Robustheit des vorgeschlagenen Annäherungsansatzes, um die grßte Verbesserung des Signal-zu-Rauschverhältnisses bereitzustellen und eine Reduzierung von 50 oder mehr im Hinblick auf Standardmetriken, die zum Berechnen der Verzerrung bei einem Rauschsignal verwendet werden, zu liefern. Zusätzlich hat das gefilterte Signal eine glatte Form im Vergleich mit den verabschiedeten entschärfenden EKG-Signaltechniken. AB - Das Rauschen innerhalb eines Elektrokardiogrammsignals kann Fehler verursachen, die in den Ergebnissen unterschiedlicher EKG-Charakteristika sowohl im Amplituden - als auch im Zeitintervall betrachtet werden, was letztlich zu einer fehlerhaften Diagnose von Herzerkrankungen führt. In diesem Papier wird ein neuer Ansatz zur Deaktivierung des Elektrokardiogrammsignals unter Verwendung einer Multiteration des gleitenden Durchschnittsfilters vorgeschlagen. Der Algorithmus des vorgeschlagenen Ansatzes umfasst zwei Hauptschritte: zuerst die Schätzung der Menge an Rauschen in dem EKG-Signal, zweitens, um das hinzugefügte Rauschen zu entfernen. Der vorgeschlagene De-Noise-Ansatz wird mit EKG-Datensätzen validiert, die aus der MIT-BIH-EKG-Datenbank mit unterschiedlichen Mengen an additivem Gauß-Weißrauschen gesammelt wurden. Die Validierungsergebnisse belegen die Robustheit des vorgeschlagenen Annäherungsansatzes, um die grßte Verbesserung des Signal-zu-Rauschverhältnisses bereitzustellen und eine Reduzierung von 50 oder mehr im Hinblick auf Standardmetriken, die zum Berechnen der Verzerrung bei einem Rauschsignal verwendet werden, zu liefern. Zusätzlich hat das gefilterte Signal eine glatte Form im Vergleich mit den verabschiedeten entschärfenden EKG-Signaltechniken. KW - Adaptiver Moving Average Filter KW - De-Noise-Elektrokardiogramm Signal KW - Gauss Weißes Rauschen KW - RauschschätzungDas folgende ist ein hartcodierter 3-Punkt-gewichteter symmetrischer gleitender Durchschnittsfilter: Also meine Annahmen, wie ein n-Punkt-gewichteter symmetrischer gleitender Durchschnittsfilter Funktionieren wie folgt: Mein letztes Ziel ist es, einen gewichteten symmetrischen gleitenden Durchschnittsfilter zu erzeugen, der eine modulare Anzahl von Punkten aufweist, über die er durchschnittlich sein kann. Das Teil, das mich wirklich bekommt, ist die Gewichtung selbst, und während Im sicher, dass eine verschachtelte forschleife irgendeine Art den Trick tun würde, kann ich nicht sehen, wie ich sogar so etwas beginnen würde. Vielen Dank für die Zeit nehmen, um meine Frage zu überprüfen, würde jedes Feedback sehr geschätzt werden. Wähle dein Land