Advanced Bioelectrical Signal Processing Methods: Past, Present and Future Approach-Part I: Cardiac Signals

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F21%3A10248083" target="_blank" >RIV/61989100:27240/21:10248083 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.mdpi.com/1424-8220/21/15/5186" target="_blank" >https://www.mdpi.com/1424-8220/21/15/5186</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3390/s21155186" target="_blank" >10.3390/s21155186</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Advanced Bioelectrical Signal Processing Methods: Past, Present and Future Approach-Part I: Cardiac Signals

Popis výsledku v původním jazyce

Advanced signal processing methods are one of the fastest developing scientific and technical areas of biomedical engineering with increasing usage in current clinical practice. This paper presents an extensive literature review of the methods for the digital signal processing of cardiac bioelectrical signals that are commonly applied in today&apos;s clinical practice. This work covers the definition of bioelectrical signals. It also covers to the extreme extent of classical and advanced approaches to the alleviation of noise contamination such as digital adaptive and non-adaptive filtering, signal decomposition methods based on blind source separation and wavelet transform.

Název v anglickém jazyce

Advanced Bioelectrical Signal Processing Methods: Past, Present and Future Approach-Part I: Cardiac Signals

Popis výsledku anglicky

Advanced signal processing methods are one of the fastest developing scientific and technical areas of biomedical engineering with increasing usage in current clinical practice. This paper presents an extensive literature review of the methods for the digital signal processing of cardiac bioelectrical signals that are commonly applied in today&apos;s clinical practice. This work covers the definition of bioelectrical signals. It also covers to the extreme extent of classical and advanced approaches to the alleviation of noise contamination such as digital adaptive and non-adaptive filtering, signal decomposition methods based on blind source separation and wavelet transform.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000867" target="_blank" >EF16_019/0000867: Centrum výzkumu pokročilých mechatronických systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Sensors

ISSN

1424-3210

e-ISSN

—

Svazek periodika

21

Číslo periodika v rámci svazku

15

Stát vydavatele periodika

CH - Švýcarská konfederace

Počet stran výsledku

32

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

000682230600001

EID výsledku v databázi Scopus

—