Медицинская Техника / Медицинская техника №3, 2019 / с. 19-22

Влияние параметров фильтра на точность измерения электрокардиографического сигнала

Е.А. Алтай, А.С. Кремлев, К.А. Зименко, А.А. Маргун

Аннотация

Рассматривается задача обработки ЭКГ-сигнала при наличии физиологической и электрической помех, которые вносят ошибки измерения в диагностический сигнал. Предложены рекомендации по выбору оптимальной полосы пропускания полосового фильтра для обработки ЭКГ-сигнала на основе критерия минимизации погрешности измерения, что позволяет повысить точность измерения амплитудно-временных параметров. Эффективность применения полосового фильтра продемонстрирована экспериментальными результатами обработки ЭКГ-сигнала.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Ельдос Алтайулы Алтай, аспирант,

Артем Сергеевич Кремлев, канд. техн. наук, доцент,

Константин Александрович Зименко, аспирант,

Алексей Анатольевич Маргун, канд. техн. наук, инженер, кафедра систем управления и информатики, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, г. С.-Петербург,

e-mail: aeldos@inbox.ru

Список литературы

1. Gupta R., Mitra M., Bera J. ECG acquisition and automated remote processing. – India: Springer, 2014. P. 131.

2. Немирко А.П., Манило Л.А., Калиниченко А.Н. Математический анализ биомедицинских сигналов и данных. – М.: Физматлит, 2017. 242 c.

3. Berkaya S.K., Uysal A.K., Sora G.E., Ergin S. A survey on ECG analysis // Biomedical Signal Processing and Control. 2018. Vol. 43. № 4. PP. 216-235.

4. Федотов А.А. Выбор параметров полосовой фильтрации ЭКГ-сигнала в системах мониторинга сердечного ритма // Медицинская техника. 2016. № 2 (50). С. 29-32.

5. Кривоногов Л.Ю. Метод и алгоритмы помехоустойчивой обработки электрокардиосигналов на основе эмпирической модовой декомпозиции // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2014. Т. 159. № 10. C. 104-114.

6. Lin T., Tian S. An ECG signal processing system based on MATLAB and MIT-BIH // Lecture Notes in Electrical Engineering. 2012. Vol. 125. № 2. PP. 787-792.

7. Han G., Xu Z. Electrocardiogram signal denoising based on a new improved wavelet thresholding // Review of Scientific Instruments. 2016. Vol. 87. № 8. PP. 084303:1-6.

8. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Практикум по курсу «Статистика». – М.: Перспектива, 2002. 188 с.