Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2018 / с. 37-40

Фильтрация миографических артефактов электрокардиосигнала на основе кратномасштабных вейвлет-преобразований

                                

А.А. Федотов


Аннотация

Рассмотрена методика обработки электрокардиосигнала (ЭКС) в условиях присутствия интенсивных миографических помех на основе применения кратномасштабных вейвлет-преобразований. Исследовано влияние выбора основных параметров кратномасштабных преобразований на степень искажения сигнала после фильтрации в широком диапазоне изменения соотношения сигнал/шум. Определены оптимальные параметры вейвлет-фильтрации биосигнала по критерию минимизации искажений сигнала после фильтрации по сравнению с модельным сигналом, свободным от проявления артефактов.


Сведения об авторах

Александр Александрович Федотов, канд. техн. наук, доцент, кафедра лазерных и биотехнических систем, ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева», г. Самара,

Список литературы

1. Рангайян Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практи- ческий подход. – М.: Физматлит, 2007. 440 с.
2. Калакутский Л.И., Манелис Э.С. Аппаратура и методы клинического мониторинга. – М.: Высшая школа, 2004. 156 с.
3. Федотов А.А., Акулов С.А. Измерительные преобразователи биомедицинских сигналов систем клинического мониторинга. – М.: Радио и связь, 2013. 248 с.
4. Singh B.N., Tiwari A.K. Optimal selection of wavelet basis function applied to ECG signal denoising // Digital Signal Processing. 2006. Vol. 16 (3). РP. 275-287.
5. Strang G., Nguyen T. Wavelets and Filters Banks. – Cambridge: Wellesley-Cambridge-Press, 1996. 490 p.
6. Федотов А.А. Выбор параметров фильтрации сигнала артериальной пульсации крови на основе применения кратномасштабных вейвлет-преобразований // Медицинская техника. 2013. № 3. С. 31-34.
7. McSharry P.E. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2003. Vol. 50 (3). PР. 289-295.
8. Donoho D.L. De-Noising by Soft-Thresholding // IEEE Transactions on Information Theory. 1995. Vol. 41 (3). РP. 613-627.