Smoothing and Denoising ECG Signals Based on Modified Smoothing Spline and Discrete Wavelet
Notice bibliographique
Résumé
Smoothing and denoising ECG signals are challenging in biomedical signal processing applications.This paper proposes a new smoothing and denoising ECG signal method based on a proposed modified smoothing spline (MSS) method and mean discrete wavelet (MDW).The traditional smoothing spline (TSS) method uses a certain smoothing parameter value for overall samples of the noisy signal with moderate performance.On the other hand, the proposed modified version of the smoothing spline method is based on utilizing a range of smoothing parameter values for each sample instead of a single value.The smoothing parameter values are selected according to the MDW value to improve the method's smoothing and denoising performance.The method is evaluated using the MIT-BIH-arrhythmia (MBA) database, and the obtained results illustrate a high smoothing and denoising performance without losing signal information.The signal-to-noise ratio (SNR), the Mean Square Error (MSE), and the Percent Root Mean Square Difference (PRD) are the parameters used to evaluate the method's performance.Based on white Gaussian noise at 10 dB input SNR, the results are 8.14 dB improved SNR, 0.0015 MSE, and 12.68 PRD.The evaluation results for the proposed method show a high performance compared with the TSS and the existing methods.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».