Realization of IIR Digital Filter Structures for ECG Denoising
Notice bibliographique
Résumé
This research is concerned with applying a reconfigurable system for the hardware realization of digital filters.In particular, it rightly questions whether Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) can be effectively used to implement digital Impulse Infinte Response (IIR) filters.Taking direct, cascaded, and parallel structures of IIR filters with standard and retiming techniques as examples to explore some classifications.The application being investigated most closely is electrocardiogram (ECG) signal processing within an FPGA platform.Using the Simulink environment, a digital IIR band-pass filter is designed and simulated within the MATLAB environment.The filter shows commendable performance in heart signal detection within ECG signals.These IIR filter structures can be hardware-implemented by using the Xilinx System Generator (XSG) tool.The target device here is a member of the Artix 7 family, the XC7A100t-1CSG324 FPGA device.Comprehensive hardware utilization metrics, including the number of slices, look-up tables, peak memory usage, and maximum operating frequency, are extracted from the compilation report during this process.The study uses standard and retiming techniques to optimize the efficiency of FPGA-based IIR filter implementations.Thus it provides insight into whether such filters are suitable for real-time ECG signal processing applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».