Adaptive Threshold, Wavelet and Hilbert Transform for QRS Detection in Electrocardiogram Signals

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F17%3A00315465" target="_blank" >RIV/68407700:21220/17:00315465 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69835-9_73" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69835-9_73</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-69835-9_73" target="_blank" >10.1007/978-3-319-69835-9_73</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive Threshold, Wavelet and Hilbert Transform for QRS Detection in Electrocardiogram Signals

Popis výsledku v původním jazyce

This paper combines Hilbert and Wavelet transforms and an adaptive threshold technique to detect the QRS complex of electrocardiogram signals. The method is performed in a window framework. First, the Wavelet transform is applied to the ECG signal to remove noise. Next, the Hilbert transform is applied to detect dominant peak points in the signal. Finally, the adaptive threshold technique is applied to detect R-peaks, Q, and S points. The performance of the algorithm is evaluated against the MIT-BIH arrhythmia database, and the numerical results indicated significant detection accuracy.

Název v anglickém jazyce

Adaptive Threshold, Wavelet and Hilbert Transform for QRS Detection in Electrocardiogram Signals

Popis výsledku anglicky

This paper combines Hilbert and Wavelet transforms and an adaptive threshold technique to detect the QRS complex of electrocardiogram signals. The method is performed in a window framework. First, the Wavelet transform is applied to the ECG signal to remove noise. Next, the Hilbert transform is applied to detect dominant peak points in the signal. Finally, the adaptive threshold technique is applied to detect R-peaks, Q, and S points. The performance of the algorithm is evaluated against the MIT-BIH arrhythmia database, and the numerical results indicated significant detection accuracy.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 12th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC-2017)

ISBN

978-3-319-69835-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

777-786

Název nakladatele

Springer International Publishing AG

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Barcelona

Datum konání akce

8. 11. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—