Filtro Promedio Móvil Ecg

Sé que esta es una respuesta antigua, pero tenga en cuenta que hay intervalos de frecuencia muy específicos que deben conservarse para la precisión diagnóstica de un ECG de superficie. Específicamente, se debe conservar 0,05-1 Hz para los segmentos ST de mayor fidelidad, y tal vez un paso bajo de 40 Hz para adultos y 150 Hz para pedales en el resto del ECG (también se recomienda un filtro de muesca apropiado para la frecuencia de línea) . No estoy tan familiarizado con la FIR Savitzky-Golay, pero hay que tener cuidado para garantizar que conserva frecuencias importantes en el ECG. Ndash user7116 Jul 8 13 at 15:44 1 gracias por la información. Debo señalar que no tengo mucho conocimiento de dominio de las señales de ECG, la respuesta anterior fue simplemente desde una pura perspectiva de procesamiento de señal (mediante la lista de varias funciones que se podría utilizar para filtrar una señal en general). La verdad es que no estoy tan familiarizado con el filtro SG, lo he mencionado porque lo he visto a menudo en la literatura relacionada con el ECG: uap-bd. edu/jcitpapers/vol-1no-2/IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 A las 16:35 Papel pulido, gracias por la referencia Una comparación morfológica del ECG39 resultante es el factor más importante a la hora de considerar los filtros. Sin embargo, para el monitoreo ambulatorio simple (lo que muchos llamarían interpretación quotrítmica), usted tiene una amplia latitud en la selección del filtro, ya que está bien con alguna distorsión de la señal. Este artículo presenta un nuevo enfoque de reducción de ruido de ECG basado en algoritmos de reducción de ruido en la descomposición de modo empírico (EMD) y transformada de wavelet discreta (EMD). DWT). A diferencia de los enfoques convencionales basados ​​en EMD que desprecian una serie de funciones iniciales de modo intrínseco (FMI) que contienen el complejo QRS, así como el ruido, se propone realizar ventanas en el dominio EMD con el fin de reducir el ruido de los FMI inicial en lugar de Descartándolos completamente, preservando así el complejo QRS y produciendo una señal ECG relativamente más limpia. La señal así obtenida se transforma en el dominio DWT, donde se emplea un algoritmo adaptativo de reducción de ruido basado en umbral blando teniendo en cuenta las propiedades ventajosas del DWT en comparación con el EMD en la preservación de la energía en presencia de ruido y en la reconstrucción del ECG original Con una mejor resolución de tiempo. Las simulaciones extensivas se realizan utilizando la base de datos de arritmia MIT-BIH y el rendimiento del método propuesto se evalúa en términos de varias métricas estándar. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto es capaz de reducir el ruido de las señales de ECG ruidosas de manera más precisa y consistente en comparación con algunos de los métodos más avanzados. Artículo Sep 2012 Md Ashfanoor Kabir Celia Shahnaz Las señales del electrocardiograma (ECG) han sido ampliamente utilizadas en estudios clínicos para detectar enfermedades del corazón. Sin embargo, las señales de ECG están a menudo contaminadas con ruido como deriva de la línea base, artefactos de movimiento del electrodo, interferencia en la línea eléctrica, ruido de contracción muscular, etc. Los métodos convencionales para la eliminación del ruido del ECG no producen resultados satisfactorios debido al carácter no estacionario de los factores asociados Fuentes de ruido y su superposición espectral con las señales de ECG deseadas. En este trabajo, se propone un enfoque de filtrado adaptativo basado en la transformación discreta wavelet y la red neuronal artificial para la reducción del ruido de señal ECG. Este nuevo enfoque combina la propiedad multi-resolución de la descomposición wavelet y la capacidad de aprendizaje adaptativo de las redes neuronales artificiales, y encaja bien con las aplicaciones de procesamiento de señal ECG. Los resultados de simulación por ordenador demuestran que este enfoque propuesto puede eliminar con éxito una amplia gama de ruido con una mejora significativa en la relación señal / ruido. En los últimos años, la señal de ECG desempeña un papel importante en el diagnóstico primario, el pronóstico y el análisis de supervivencia de las enfermedades del corazón. En este trabajo se propone un nuevo enfoque basado en el valor umbral de la determinación de la señal de ECG utilizando coeficientes de transformación de onda. La electrocardiografía ha tenido una profunda influencia en la práctica de la medicina. La señal de electrocardiograma contiene una cantidad importante de información que puede ser explotada de diferentes maneras. La señal de ECG permite el análisis de los aspectos anatómicos y fisiológicos de todo el músculo cardíaco. Se utilizan diferentes señales de ECG para verificar el método propuesto utilizando el software MATLAB. El método presentado en este trabajo se compara con el método Donohox27s para la eliminación de señales, mientras que se obtienen mejores resultados para las señales de ECG mediante el algoritmo propuesto. Artículo completo Mar 2008 Alfaouri Mikhled Daqrouq Khaledhow para realizar el filtro de media móvil y sgolay filtro Me gustaría saber cómo realizar el filtro de media móvil y filtro sgolay para suavizar la señal ecg que ya he intentado con el promedio móvil cuando uso la media móvil Los picos obteniendo. Que tienen que simplemente suavizar los datos, pero cuando se utiliza el promedio móvil mediante el uso de su función de transferencia como ya he dicho los picos están recibiendo y no se ve como ecg señal. En realidad mi objetivo es suavizar los datos mediante el uso de cualquiera del filtro suave y luego pasar a través de filtro iirnotch. Si lo hago habrá cualquier mejora en el snr de la señal filtrada. Asunto: cómo realizar el filtro de media móvil y sgolay filtro De: Wayne King sugasini vaithiyanathan escribió en mensaje ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt Me gustaría saber cómo realizar filtro de media móvil y filtro sgolay para suavizar la señal ecg que ya he intentado con el promedio móvil cuando uso el promedio móvil de los picos obtenidos. Que tienen que simplemente suavizar los datos, pero cuando se utiliza el promedio móvil mediante el uso de su función de transferencia como ya he dicho los picos están recibiendo y no se ve como ecg señal. En realidad mi objetivo es suavizar los datos mediante el uso de cualquiera del filtro suave y luego pasar a través de filtro iirnotch. Si lo hago habrá cualquier mejora en el snr de la señal filtrada. ¿Está seguro de que no desea eliminar el componente de línea 50 o 60 Hz primero usando iirnotch antes de aplicar un filtro de suavizado que haría eso. En cualquier caso, consulte la ayuda de sgolay () en la Caja de herramientas de procesamiento de señales para saber cómo aplicar un filtro de suavizado Savitzky-Golay. Y para el promedio móvil, puede usar conv (). Debe ser bastante sencillo en cómo usarlo. Algo así como smoothedSignal conv (originalSignal, unos (1, 5)) Wayne King ltwmkingtygmailgt escribió en el mensaje ltilkn181jv1fred. mathworksgt. Gt sugasini vaithiyanathan escribió en el mensaje ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt gt Me gustaría saber cómo realizar el filtro de media móvil y filtro sgolay para suavizar la señal ecg que ya he intentado con el promedio móvil cuando uso el promedio móvil de los picos de conseguir. Que tienen que simplemente suavizar los datos, pero cuando se utiliza el promedio móvil mediante el uso de su función de transferencia como ya he dicho los picos están recibiendo y no se ve como ecg señal. En realidad mi objetivo es suavizar los datos mediante el uso de cualquiera del filtro suave y luego pasar a través de filtro iirnotch. Si lo hago habrá cualquier mejora en el snr de la señal filtrada. Gt gt ¿Está seguro de que no desea eliminar el componente de línea 50 o 60 Hz primero usando iirnotch antes de aplicar un filtro de suavizado que haría eso. Gt gt En cualquier caso, consulte la ayuda de sgolay () en la Caja de herramientas de procesamiento de señal para saber cómo aplicar un filtro de suavizado Savitzky-Golay. Gt gt Wayne Sospecho que podría tener dificultades con los pasos iniciales, como leer los datos y trazar los resultados. Si tiene éxito en eso, le podemos aconsejar sobre los próximos pasos hacia el filtrado S-G. Los comandos de MATLAB xlsread y plot pueden ayudarlo a empezar. También como recomienda Wayne, sgolay y sgolayfilt sin duda ayudará después de que usted ha ido más allá de la lectura y el complot. Una idea rápida de la línea de llegada: ofrecemos una demostración sobre el uso de S-G para suavizar las señales de ECG. Si escribe: verá una GUI para el filtrado interactivo de una señal de ECG ruidosa. Parece que haces lo que estás preguntando en tu publicación, excepto que quieres usar tus datos, por supuesto, no los nuestros. La demostración no proporciona esa capacidad, pero demuestra lo que es posible y el código para hacerlo. El uso de esta demostración requiere la Caja de herramientas de procesamiento de señal. Si escribe 8220ver8221 en la línea de comandos de MATLAB, puede ver la lista de productos de MathWorks a los que tiene acceso. Sugavini vaithiyanathan escribió en el mensaje ltilmqt1c461fred. mathworksgt. Gt Don Orofino ltdonmathworks. DOTgt escribió en el mensaje ltill1q87oh1fred. mathworksgt. Gt gt Wayne King ltwmkingtygmailgt escribió en el mensaje ltilkn181jv1fred. mathworksgt. Gt gt gt sugasini vaithiyanathan escribió en el mensaje ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt gt gt gt Me gustaría saber cómo realizar el filtro de media móvil y filtro sgolay para suavizar la señal ecg que ya he intentado con el promedio móvil cuando uso el promedio móvil de los picos de conseguir. Que tienen que simplemente suavizar los datos, pero cuando se utiliza el promedio móvil mediante el uso de su función de transferencia como ya he dicho los picos están recibiendo y no se ve como ecg señal. En realidad mi objetivo es suavizar los datos mediante el uso de cualquiera del filtro suave y luego pasar a través de filtro iirnotch. Si lo hago habrá cualquier mejora en el snr de la señal filtrada. ¿Está seguro de que no desea eliminar el componente de línea de 50 o 60 Hz primero usando iirnotch antes de aplicar un filtro de suavizado que haría eso. En cualquier caso, consulte la ayuda de sgolay () en la Caja de herramientas de procesamiento de señal para saber cómo aplicar un filtro de suavizado Savitzky-Golay. Sospecho que podría tener dificultades con los pasos iniciales, como la lectura de los datos y el trazado de los resultados. Si tiene éxito en eso, le podemos aconsejar sobre los próximos pasos hacia el filtrado S-G. Los comandos de MATLAB xlsread y plot pueden ayudarlo a empezar. Gt gt gt gt También como Wayne recomienda, sgolay y sgolayfilt sin duda ayudará después de you8217ve ido más allá de la lectura y el trazado. Gt gt gt gt Una idea rápida de la línea de llegada: ofrecemos una demostración sobre el uso de S-G para suavizar las señales de ECG. Si escribe: gt gt gt gt gtgt sgolaydemo gt gt gt gt verá una GUI para el filtrado interactivo de una señal de ECG ruidosa. Parece que haces lo que estás preguntando en tu publicación, excepto que quieres usar tus datos, por supuesto, no los nuestros. La demostración no proporciona esa capacidad, pero demuestra lo que es posible y el código para hacerlo. El uso de esta demostración requiere la Caja de herramientas de procesamiento de señal. Si escribe 8220ver8221 en la línea de comandos de MATLAB, puede ver la lista de productos de MathWorks a los que tiene acceso. Gt gt gt gt - No gt gt gracias, gt Estoy muy claro en la lectura de mi señal de entrada y el trazado de ella. Puedo leer la señal del ecg de la entrada con la hoja de la excel y también del espacio de trabajo de matlab que tengo duda sobre él. Gt gt He visto el sgolaydemo de que tengo algunas ideas pero no estoy claro gt mediante el filtro de solay podemos obtener la señal limpia ecg o señal suavizada gt gt y también me gustaría saber que en esa demostración sgolay los parámetros de filtrado Son el grado polinomial y el tamaño del marco pero cuando miro en sgolayfilt como Wayne sugirió que he notado algunos parámetros más como factor de ponderación W y dimensión DIM con estos parámetros mis datos de entrada consiste en 3600x1 ¿puede sugerirme cuáles son los parámetros que debo usar y wat Valores que puedo dar por ello aproximadamente. Hola, creo que la sugerencia de Dons para mirar a sgolaydemo es buena para ver cuál es la interacción entre el grado polinomial y el tamaño del fotograma. Debe hacer un par de cosas con esa demostración: 1.) Corregir el grado polinomial mientras se varía el tamaño del marco. 2.) Fijar el tamaño del marco mientras se varía el grado del polinomio. Creo que si lo haces verás lo que esos parámetros te compran. En términos de limpieza versus suavizado, creo que es posible que deba pensar en lo que esos términos significan para usted un poco. En algunas aplicaciones, son mucho más. En otras aplicaciones, no lo son. Debido a que está analizando una señal de ECG, supongo que desea preservar el complejo QRS tanto como sea posible. Usted no nos ha dicho cuál es su frecuencia de muestreo, pero yo sugeriría determinar cuántos puntos de datos constituyen un complejo QRS incluyendo los intervalos PR y QT. Utilice eso como su tamaño de marco inicial. Puesto que el complejo de QRS tiene algunas características agudas en él que usted desea preservar, comenzaría inicialmente con un polinomio del orden 4 o 5. El grado del polinomio tiene que ser menos que el tamaño del marco, pero Im que conjetura (y esperando) su marco Tamaño será mucho más grande que eso. Si no, entonces mi conjetura sobre un buen tamaño del marco que comienza debe ser ajustado. Al principio no me preocuparía por el vector de peso. Una vez más, creo que usted debe seguir el consejo de Dons y pasar algún tiempo con la demo para ver cómo interactúan estos parámetros. Eso le permitirá ver sus resultados iniciales y tener una suposición informada sobre cómo proceder en lugar de simplemente cambiar los parámetros sin ninguna razón principal. Por último, mencionó en su publicación anterior que planeaba utilizar un filtro de muescas. Si por una señal limpia, quiere decir que sus datos están dañados por 50 o 60 Hz de ruido, entonces creo que debe quitar primero. En la parte superior de mi cabeza, no sé mucho acerca de la distribución de energía en la frecuencia de los datos típicos de ECG, pero Im suponiendo que 50 o 60 Hz está lo suficientemente lejos en la frecuencia que se puede muesca filtro sin afectar sus datos apreciablemente. Acerca de los grupos de noticias, los lectores de noticias y MATLAB Central ¿Qué son los grupos de noticias? Los grupos de noticias son un foro mundial abierto a todos. Los grupos de noticias se usan para discutir una amplia gama de temas, hacer anuncios y intercambiar archivos. Las discusiones están enhebradas o agrupadas de una manera que le permite leer un mensaje publicado y todas sus respuestas en orden cronológico. Esto hace que sea fácil seguir el hilo de la conversación, y ver whatrsquos ya se ha dicho antes de publicar su propia respuesta o hacer una nueva publicación. El contenido del grupo de noticias es distribuido por servidores alojados por varias organizaciones en Internet. Los mensajes se intercambian y se gestionan mediante protocolos estándar abiertos. Ninguna entidad ldquoownsrdquo los newsgroups. Hay miles de grupos de noticias, cada uno de los cuales aborda un único tema o área de interés. El MATLAB Central Newsreader publica y muestra mensajes en el grupo de noticias comp. soft-sys. matlab. Cómo puedo leer o publicar en los grupos de noticias Puede utilizar el lector de noticias integrado en el sitio web de MATLAB Central para leer y publicar mensajes en este grupo de noticias. MATLAB Central está alojado en MathWorks. Los mensajes publicados a través del lector de noticias de MATLAB Central son vistos por todos los usuarios de los grupos de noticias, independientemente de cómo accedan a los grupos de noticias. Hay varias ventajas al usar MATLAB Central. Una cuenta Su cuenta de MATLAB Central está vinculada a su cuenta de MathWorks para un fácil acceso. Utilice la dirección de correo electrónico de su elección El lector de noticias MATLAB Central le permite definir una dirección de correo electrónico alternativa como su dirección de correo, evitando el desorden en su buzón principal y reduciendo el spam. Control de correo no deseado La mayoría del spam de grupos de noticias es filtrado por el lector de noticias central de MATLAB. Etiquetado Los mensajes pueden ser etiquetados con una etiqueta relevante por cualquier usuario que haya iniciado sesión. Las etiquetas se pueden utilizar como palabras clave para encontrar determinados archivos de interés, o como una forma de categorizar sus publicaciones marcadas. Puedes elegir permitir que otros vean tus etiquetas, y puedes ver o buscar otras etiquetas, así como las de la comunidad en general. El etiquetado proporciona una manera de ver tanto las grandes tendencias como las ideas más pequeñas y más oscuras y las aplicaciones. Listas de vigilancia La configuración de listas de vigilancia le permite recibir notificaciones de las actualizaciones realizadas en las publicaciones seleccionadas por autor, hilo o cualquier variable de búsqueda. Las notificaciones de su lista de observaciones se pueden enviar por correo electrónico (resumen diario o inmediato), se muestran en Mi lector de noticias o se envían a través de RSS. Otras formas de acceder a los grupos de noticias Utilice un lector de noticias a través de su escuela, empleador o proveedor de servicios de Internet Pague por el acceso de grupos de noticias de un proveedor comercial Utilice Grupos de Google Mathforum. org proporciona un lector de noticias con acceso al grupo de noticias sys. matlab comp. soft Ejecute su propio servidor. Para obtener instrucciones típicas, consulte: slyck / ng. phppage2 Seleccione su país