Adaptive R-Peak Detector in Extreme Noise Using EMD Selective Analyzer
Notice bibliographique
Résumé
Accurately detecting R-peaks in electrocardiogram (ECG) signals is important in various health monitoring applications, such as cuffless blood pressure measurements. In some cases, such as with single-arm ECG measurement, the signal may be buried in large amounts of noise. Moreover, many of the current existing ECG monitors pause the reading until the noise conditions are better, which may lead to a large loss in data. In this work, an adaptive approach is introduced, based on Empirical Mode Decomposition (EMD), to accurately detect the R-peaks in an extremely noisy ECG signal obtained using a single-arm measurement. The proposed algorithm starts by examining the Intrinsic Mode Functions (IMFs) extracted from the recorded signal, using the Hausdorff Distance (HD) as a selection tool, before applying the peak detection algorithm. Experimental measurements used to evaluate the algorithm were obtained from 10 healthy subjects for a total of 30 noisy ECG records, containing close to 2000 QRS complexes in total, the majority of which were at an estimated S/N (Signal-to-noise ratio) below −10 dB. The obtained results show a promising technique for detecting R-peaks in extreme noise with a low percentage of detection error ratio and an average percentage error in R-R interval estimation of 6.8%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».