Medical Signal Processing via Digital Filter and Transmission Reception Using Cognitive Radio Technology
Notice bibliographique
Résumé
This research paper provides a viable solution for processing noise affected Electrocardiogram (ECG) signal via digital filter and transmission of ECG signal and reception via cognitive radio (CR) technology. Health assessment signals such as ECG signal, Electroencephalogram (EEG) signal, Electromyogram (EMG) signal are vital for diagnosis and rehabilitation of human welfare among which ECG attains prime importance due to its information on heart functioning. However, electrocardiogram signals are prone to addition of noise such as power line noise 50 Hz mainly due to improper shielding which can lead to wrong interpretation, incorrect diagnosis and at times will eventually lead to loss of human life. On combining signal processing into medical applications misconceptions can be eliminated and diagnosis can be done effectively through a designed digital filter. Effect of noise can be cancelled in an ECG signal and by using cognitive radio technology ECG information can be transmitted to a medical physician mobile terminal for remedial measures relating to medical treatment. Simulation results are shown in matrix laboratory (MATLAB) for cancelling noise in an ECG signal having noise using a digital filter which is designed represented by its transfer function. Also, ECG signal is transmitted and received in a CR system where the metric of probability of error is obtained which can be useful for signal processing fraternity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».