Moving average filter ecg

Eu sei que esta é uma resposta antiga, mas tenha em mente que existem faixas de freqüências muito específicas que precisam ser preservadas para a precisão diagnóstica de um ECG de superfície. Especificamente, 0.05-1Hz deve ser preservado para os segmentos ST de maior fidelidade, e talvez uma passagem baixa de 40Hz para adultos e 150Hz para pedes no restante do ECG (também é incentivado um filtro de entalhe adequado para a freqüência da linha) . Eu não estou tão familiarizado com a FIR Savitzky-Golay, mas deve-se ter cuidado para garantir a presença de freqüências importantes no ECG. Ndash user7116 8 de julho 13 às 15:44 1 obrigado pela informação. Devo ressaltar que não tenho muito conhecimento de domínio de sinais de ECG, a resposta acima foi simplesmente de uma perspectiva de processamento de sinal puro (listando várias funções que se poderia usar para filtrar um sinal em geral). A verdade também não é tão familiar com o filtro SG, já mencionei isso porque eu já vi isso na literatura relacionada ao ECG: uap-bd. edujcitpapersvol-1no-2IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 às 16:35 Papel puro , Obrigado pela referência Uma comparação morfológica dos ECG39s resultantes é o fator mais importante ao considerar os filtros. No entanto, para o monitoramento ambulatório simples (o que muitos chamariam de quotrhythm interpretationquot), você tem uma ampla latitude na seleção de filtros, como você está Ok com alguma distorção de sinal. Ndash user7116 8 de julho 13 às 16: 50Adaptação de filtragem de aproximação para o sinal de eletrocardiograma de destruição usando o filtro de média móvel T1 - Abordagem de filtragem adaptativa para o sinal de eletrocardiograma de destruição usando o filtro de média móvel AU - Salih, Sameer K. AU - Aljunid, Syed M. N2 - O ruído Dentro de um sinal de eletrocardiograma pode causar erros que são vistos nos resultados de diferentes características de ECG, tanto na amplitude quanto no intervalo de tempo, o que, em última instância, leva a um diagnóstico incorreto da doença cardíaca. Neste artigo, uma nova abordagem de desinteresse do sinal de eletrocardiograma é proposta usando a multiiteração do filtro de média móvel. O algoritmo da abordagem proposta inclui duas etapas principais: primeiro para estimar a quantidade de ruído presente no sinal de ECG, em segundo lugar para remover o ruído adicionado. A abordagem de desnateamento proposta é validada com registros ECG que foram coletados da base de dados do MIT-BIH ECG com diferentes quantidades de ruído branco gauss aditivo. Os resultados da validação demonstram a robustez da abordagem de desmantelamento proposto para fornecer a maior melhora na relação sinal / ruído e para reduzir 50 ou mais em termos de métricas padrão usadas para computar a distorção em um sinal ruidoso. Além disso, o sinal filtrado tem uma forma suave em comparação com as técnicas adotadas de sinal de ECG de desinfecção. AB - O ruído dentro de um sinal de eletrocardiograma pode causar erros que são vistos nos resultados de diferentes características de ECG, tanto na amplitude quanto no intervalo de tempo, o que, em última instância, leva a um diagnóstico incorreto de doença cardíaca. Neste artigo, uma nova abordagem de desinteresse do sinal de eletrocardiograma é proposta usando a multiiteração do filtro de média móvel. O algoritmo da abordagem proposta inclui duas etapas principais: primeiro para estimar a quantidade de ruído presente no sinal de ECG, em segundo lugar para remover o ruído adicionado. A abordagem de desnateamento proposta é validada com registros ECG que foram coletados da base de dados do MIT-BIH ECG com diferentes quantidades de ruído branco gauss aditivo. Os resultados da validação demonstram a robustez da abordagem de desmantelamento proposto para fornecer a maior melhora na relação sinal / ruído e para reduzir 50 ou mais em termos de métricas padrão usadas para computar a distorção em um sinal ruidoso. Além disso, o sinal filtrado tem uma forma suave em comparação com as técnicas adotadas de sinal de ECG de desinfecção. KW - Filtro Médico Motivo Adaptativo KW - Sinal de Eletrocardiograma de No-Ruído KW - Gauss White Ruise KW - Estimativa de Ruído O seguinte é um filtro de média móvel simétrico ponderado codificado de 3 pontos codificados: Então, meus pressupostos sobre como um filtro de média móvel simétrica ponderada em ponto n Funcionaria como segue: meu objetivo final é criar um filtro de média móvel simétrica ponderada que tenha um número modular de pontos sobre os quais pode ser médio. A parte que realmente me recebe é a ponderação em si, e enquanto eu tenho certeza de que um loop aninhado de algum tipo faria o truque, não consigo ver como eu começaria algo assim. Obrigado por tomar o tempo para inspecionar minha pergunta, todos os comentários serão muito apreciados. Escolha o seu país