ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛА ЭКГ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

Авторы

  • Бехруз Бадридинович Саидов Автор
  • Владимир Федорович Тележкин Автор

Аннотация

Развитие средств цифровой обработки сигналов и микропроцессорной техники создают условия для совершенствования методов диагностики функционального состояния органов. Вейвлетный анализ – это современный и перспективный метод обработки информации. С целью определения эффективных оптимальных фильтраций сигнала электрокардиографии на основе вейвлет-преобразования в работе была произведена вейвлет-фильтрация с использованием вейвлетов разных семейств, исследована эффективность применения различных уровней разложения, способов расчета порога и видов пороговой функции. Цель исследования: определение эффективных оптимальных фильтраций сигнала электрокардиографии на основе вейвлет-преобразования. Материалы и методы. Для анализа были взяты кардиограммы. Далее они были оцифрованы и введены в компьютер для обработки. Была написана программа в среде MATLAB, реализующая непрерывное и дискретное вейвлет-преобразование. Результаты. В результате исследования были протестированы 56 комбинаций параметров шумоподавления для трех уровней шума. Было выявлено, что максимальная степень очистки сигнала от шума была получена с использованием вейвлета Койфлета 5 с использованием жесткого метода пороговой обработки, с эвристическим способом расчета порогового значения. Вейвлет Симмлета 8 имеет меньшие значения коэффициента корреляции, чем Койфлет 5, на уровне шума 35 дБ наилучший результат 97 %, на уровне шума 40 дБ наилучший результат 98,7 %, на уровне шума 45 дБ наилучший результат 99,3 %, что в целом незначительно отличается от коэффициентов корреляции вейвлет Койфлета 5. Заключение. В результате исследования были сделаны следующие выводы: оптимальный уровень вейвлет разложения ЭКГ сигнала N = 2; максимальная степень очистки сигнала от шума была получена с использованием вейвлет Койфлета 5 с использованием жесткого метода пороговой обработки, с эвристическим способом расчета порогового значения; вейвлет Симмлета 8 с использованием мягкого метода пороговой обработки, с минимаксным способом расчета порогового значения также показывает достойные упоминания результаты, незначительно уступающие результатам вейвлета Койфлета 5.

Биографии авторов

  • Бехруз Бадридинович Саидов
    инженер-исследователь, аспирант кафедры инфокоммуникационных технологий
  • Владимир Федорович Тележкин
    д-р техн. наук, профессор кафедры инфокоммуникационных технологий

Опубликован

2021-12-03

Выпуск

Раздел

Краткие сообщения