Combinations of Different FIR Windows for Removal of Baseline and Power Line Noise from Electrocardiogram
Notice bibliographique
Résumé
Electrocardiogram (ECG) is a vital tool used for diagnosing various heart diseases. It is the graphical representation of the electrical activity of the heart. But the electrocardiographic signals are often corrupted by noise from diverse sources. The most significant noises that corrupt ECG signal are power line interference and baseline wanders. It is necessary to reduce the amount of these disturbances from ECG signal for proper identification and interpretation of heart condition. This paper investigates the performance of the different 'Band stop filter-High Pass filter' combinations of window based FIR filter for removing the baseline wander and power line noise present in electrocardiogram. The ECG signal is generated and then noises are added to the ECG signal using MATLAB® where filters are designed and analyzed using Filter Design and Analysis Tool (FDATool). 49 different 'Band stop filter-High Pass filter' combinations are made using seven different FIR windows namely Bartlett, Chebyshev, Hamming, Hann, Kaiser, Rectangular, Triangular. For filter order of 350 and 450, the performance of different window combinations are compared and analyzed in terms of Signal power, Peak-to-peak value, Signal to Noise Ratio (SNR) and Mean Square Error (MSE) of the filtered output. A further analysis of the waveforms of the filtered output show that the combinations where both the bandstop and highpass filters are either Kaiser or Rectangular window i.e. Kaiser-Kaiser, Kaiser-Rectangular, Rectangular-Kaiser and Rectangular-Rectangular windows give the best performance in reducing both the baseline noise and high frequency power line noise. It is also found that the reduction of baseline noise is better if 450 filter order is used instead of 350 order in the above mentioned best four combinations, although the amount of delay for 450 order is slightly higher.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».