Ważone uśrednianie sygnału EKG wykorzystujące rozmyty podział sygnału oraz wnioskowanie Bayesowskie

• Autorzy: Momot A.

Warianty tytułu

EN

Fuzzy weighted averaging of ECG signal using fuzzy partitioning of the signal and Bayesian

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Akwizycja sygnału EKG wymaga tłumienia zakłóceń, co w przypadku sygnałów quasi-cyklicznych może być dokonywane przez ich uśrednianie. W warunkach rzeczywistych obserwuje się zmienność szumu z cyklu na cykl, co stanowi motywację dla stosowania metod ważonego uśredniania. W artykule proponuje się nową metodę uśredniania przy użyciu rozmytego podziału sygnału i bayesowskiego wnioskowania.

EN

cquisition of ECG signals needs noise attenuation which, in case of quasi-cyclic signals, may be made by means of averaging. In reality the variability of noise power from cycle to cycle is observed, which constitutes a motivation for using methods of weighted averaging. This paper proposes a new weighted method incorporating fuzzy partitioning of the signal and Bayesian inference.

Słowa kluczowe

PL

ważone uśrednianie; sygnał EKG

EN

weighted averaging; ECG signal

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 30, nr 2A
• Strony: 287--297
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.

Twórcy

autor

Momot A.

• Instytut Informatyki Politechnika Śląska, 44-100 Gliwice, ul. Akademicka 16 tel. [phone],

Bibliografia

• 1. Augustyniak P.: Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków 2001.
• 2. Augustyniak P.: Adaptive wavelet discrimination of muscular noise in the ECG. Computers in Cardiolology, Vol. 33, 2006, s. 481-484.
• 3. Bartoszewicz J.: Wykłady ze statystyki matematycznej. PWN, Warszawa 1996.
• 4. Brandt S.: Statistical and Computational Methods in Data Analysis. Springer Verlag, 1997.
• 5. Carlin B., Louis T.: Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis. Chapman & Hall, New York 1996.
• 6. Dąbrowska B., Dąbrowski A.: Podręcznik elektrokardiografii. Wydawnictwo Lekarskie PZWL, Warszawa 1999.
• 7. Kotas M.: Application of projection pursuit based robust principal component analysis to ECG enhancement, Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 1, No. 4, 2006, s. 289- 298.
• 8. Łęski J.: Zastosowanie metody uśredniania sygnału w dziedzinie czasu i filtracji Kalmana do tłumienia zakłóceń sygnału EKG. Rozprawa doktorska. Politechnika Śląska, Gliwice 1989.
• 9. Łęski J.: Robust Weighted Averaging. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 49, No. 8, 2002, s. 796-804.
• 10. Momot A., Momot M., Łęski J.: The Fuzzy Relevance Vector Machine and its Application to Noise Reduction in ECG Signal. Journal of Medical Informatics and Technologies, Vol. 9, 2005, s. 99-106.
• 11. Momot A., Momot M., Łęski J.: Bayesian and empirical Bayesian approach to weighted averaging of ECG signal. Bulletin of the Polish Academy of Science. Technical Science, Vol. 55, No. 4, 2007, s. 341-350.
• 12. European Conformance Testing Services for Computerized Electrocardiography, CTS ECG Test Atlas. BIOSIGNA, (www.biosigna.de/CTS.pdf).
• 13. International Electrotechnical Commission Standard 60601-3-2, 1999.