Efficient Wavelet Thresholding and Wiener Filtering Association Incorporating a Median Filter Smoother Followed by R-Peaks Recovery for ECG Denoising
Notice bibliographique
Résumé
The accurate denoising of acquired electrocardiogram (ECG) signals is a critical preprocessing step in data acquisition for both medical professionals and expert systems to make reliable assessments of cardiac health.In this study, we present an advanced denoising algorithm designed to mitigate the effects of additive white Gaussian noise (AWGN), which is known for its capacity to disrupt the entire frequency band within a signal.Our approach offers a novel integration of wavelet transform and Wiener filtering techniques.The proposed algorithm comprises a single-level discrete wavelet transform (DWT) decomposition followed by hard thresholding of the detail wavelet coefficients and the application of wavelet-domain Wiener filtering to the approximation coefficients.Subsequently, the inverse DWT is employed to generate an initial stage denoised signal.To further improve signal restoration quality, a median filter is utilized.Lastly, to recover Rpeaks affected during the previous stage, each R-peak and its adjacent samples are replaced with those from the denoised signal before median filtering.We compared the performance of our technique with three state-of-the-art methods and found that it is highly competitive with the recently published DWT-SBWT method.Our approach also significantly outperforms both the reference wavelet-thresholding technique and the GS-WT strategy, with gains of more than 1.5 dB in most cases of utilized input SNR levels.These findings demonstrate the efficacy of our proposed algorithm in reducing AWGN interference, enabling more accurate evaluations of human cardiac health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».