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J-GLOBAL ID：201802230918201430   整理番号：18A0860910

変換領域におけるECG信号雑音除去法の性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance analysis of ECG signal denoising methods in transform domain

著者 (3件)： El Bouny Lahcen (LIM@II-FSTM, B.P. 146, Mohammedia 20650, Morocco) ,  Khalil Mohammed (LIM@II-FSTM, B.P. 146, Mohammedia 20650, Morocco) ,  Adib Abdellah (LIM@II-FSTM, B.P. 146, Mohammedia 20650, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISCV  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ECG信号雑音除去は,ECG信号処理タスクにおける最も重要なステップの一つである。本研究は,ECG信号雑音除去問題における最も広く使用されている変換法の2つの間の比較研究を提供する。最初のクラスの方法はウェーブレット変換,特に離散ウェーブレット変換(DWT)と定常ウェーブレット変換(SWT)である。第二のクラスの方法は,経験的モード分解(EMD)とその変種,すなわちアンサンブル経験的モード分解(EEMD)と適応雑音(CEEMDAN)による完全アンサンブル経験的モード分解である。本研究は,異なるECG信号雑音除去アルゴリズムで一般的に研究されている雑音の最も一般的な音源と考えられる付加白色Gauss雑音(AWGN)に焦点を合わせた。MIT-BIH Arrhythiaデータベースからの実際のECG信号に関してテストしたシミュレーション結果は,定常ウェーブレット変換が信号対雑音比(SNR),Root平均二乗誤差(RMSE),および平均二乗(PRD)に関してより良い性能を提供することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *心電図 ,  シミュレーション ,  *雑音除去 ,  *雑音 ,  SN比 ,  アルゴリズム ,  *性能分析 ,  データベース ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  AWGN ,  アンサンブル経験的モード分解 ,  経験的モード分解 ,  定常ウェーブレット変換 ,  離散ウェーブレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変換領域 ,  ECG信号 ,  雑音除去 ,  性能解析