Метод определения QRS-комплексов в ЭКГ-сигналах без предварительной обработки
Дата
2019
DOI
doi.org/10.20998/2411-0558.2019.28.11
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Анотація
Предложен метод детектирования QRS-комплексов в сигналах без предварительной обработки данных, который базируется на технологии вейвлетного анализа. Определены характерные точки действительной и мнимой компонент сечения вейвлетного спектра, необходимые для распознавания границ комплексов. Объем выборки: 1800 10-секундных фрагментов ЭКГ. Точность метода составляет 99,9 % для базы ECG-ID Database.
The method based on the wavelet analysis technology for QRS-complex detection in signals without pre-processing had been proposed. The characteristic points of real and imaginary parts of the wavelet spectrum section for QRS-complex recognition had been determined. Volume of data series includes 1800 of 10-seconds duration ECG records. The method accuracy is 99,9% for ECG-ID Database.
The method based on the wavelet analysis technology for QRS-complex detection in signals without pre-processing had been proposed. The characteristic points of real and imaginary parts of the wavelet spectrum section for QRS-complex recognition had been determined. Volume of data series includes 1800 of 10-seconds duration ECG records. The method accuracy is 99,9% for ECG-ID Database.
Опис
Ключові слова
QRS- комплексы, масштабирующие коэффициенты, вейвлетный анализ, вейвлеты, вейвлет Морле, компоненты сечения, QRS-complex, wavelet analysis, wavelet spectrum section
Бібліографічний опис
Величко О. М. Метод определения QRS-комплексов в ЭКГ-сигналах без предварительной обработки / О. М. Величко, Х. Г. Кампос-Диас // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Інформатика та моделювання : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2019. – № 28 (1353). – С. 142-152.