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J-GLOBAL ID：201702261956157609   整理番号：17A0537304

相関性に基づく小波Shang心電信号雑音除去アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Wavelet entropy denoising algorithm of electrocardiogram signals based on correlation

著者 (6件)： Wang Xiaoyan (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences) ,  Lu Huaxiang (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences, Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Jin Min (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences) ,  Gong Guoliang (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences) ,  Mao Wenyu (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences) ,  Chen Gang (Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 11  号： 6  ページ： 827-834  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,ECG信号のベースラインドリフト,周波数雑音,および雑音を考慮して,相関ベースのマウスアルゴリズムを提案した。まず第一に,ベースラインドリフトの低周波数特性に従って,ウェーブレット分解の層数,ゼロ近似係数,およびベースラインドリフトを除去する。次に,隣接するスケールの高周波ウェーブレット係数を処理し,そして,大域的閾値を,適応的に計算し,そして,電力周波数および筋電ノイズを,適応的に計算した。最後に,ゼロの近似係数と閾値処理後のウェーブレット係数を再構成して,有効な信号を得た。このアルゴリズムは,一次ウェーブレット分解と再構築の過程において,3つの主要なノイズを同時に除去することができた。MIT-BIHデータベースとシミュレーションデータに関するシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムのノイズ除去効果が他のアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  *アルゴリズム ,  周波数 ,  *雑音 ,  データベース ,  HF【周波数】 ,  周波数特性 ,  心電図 ,  *雑音除去 ,  雑音低減 ,  電力
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  ウェーブレット係数 ,  ウェーブレット分解 ,  周波数雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： electrocardiogram signals ,  denoising ,  correlation ,  wavelet entropy ,  adaptively

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関性 ,  小波 ,  心電信号 ,  雑音除去 ,  アルゴリズム ,  提案