Adaptive Wavelet Wiener Filtering of ECG Signals

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00159816%3A_____%2F13%3A00060541" target="_blank" >RIV/00159816:_____/13:00060541 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216305:26220/13:PU102076

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TBME.2012.2228482" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TBME.2012.2228482</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TBME.2012.2228482" target="_blank" >10.1109/TBME.2012.2228482</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive Wavelet Wiener Filtering of ECG Signals

Popis výsledku v původním jazyce

In this study, we focused on the reduction of broadband myopotentials (EMG) in ECG signals using the wavelet Wiener filtering with noise-free signal estimation. We used the dyadic stationary wavelet transform (SWT) in the Wiener filter as well as in estimating the noise-free signal. Our goal was to find a suitable filter bank and to choose other parameters of the Wiener filter with respect to the signal-to-noise ratio (SNR) obtained. Testing was performed on artificially noised signals from the standardCSE database sampled at 500 Hz. When creating an artificial interference, we started from the generated white Gaussian noise, whose power spectrum was modified according to a model of the power spectrum of an EMG signal. To improve the filtering performance, we used adaptive setting parameters of filtering according to the level of interference in the input signal. We were able to increase the average SNR of the whole test database by about 10.6 dB. The proposed algorithm provides bette

Název v anglickém jazyce

Adaptive Wavelet Wiener Filtering of ECG Signals

Popis výsledku anglicky

In this study, we focused on the reduction of broadband myopotentials (EMG) in ECG signals using the wavelet Wiener filtering with noise-free signal estimation. We used the dyadic stationary wavelet transform (SWT) in the Wiener filter as well as in estimating the noise-free signal. Our goal was to find a suitable filter bank and to choose other parameters of the Wiener filter with respect to the signal-to-noise ratio (SNR) obtained. Testing was performed on artificially noised signals from the standardCSE database sampled at 500 Hz. When creating an artificial interference, we started from the generated white Gaussian noise, whose power spectrum was modified according to a model of the power spectrum of an EMG signal. To improve the filtering performance, we used adaptive setting parameters of filtering according to the level of interference in the input signal. We were able to increase the average SNR of the whole test database by about 10.6 dB. The proposed algorithm provides bette

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

FS - Lékařská zařízení, přístroje a vybavení

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

IEEE Transactions on biomedical engineering

ISSN

0018-9294

e-ISSN

—

Svazek periodika

60

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

437-445

Kód UT WoS článku

000316809800019

EID výsledku v databázi Scopus

—