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J-GLOBAL ID:202202229382287377   整理番号:22A0449249

ECG雑音除去のためのセグメント類似性と結合した局所ペナルティ化最小二乗【JST・京大機械翻訳】

Local Penalized Least Squares Combined with the Segment Similarity for ECG Denoising
著者 (6件):
資料名:
巻: 41  号:ページ: 532-550  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0430B  ISSN: 0278-081X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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心電図(ECG)は,基本的な心機能と病理学の研究において重要な参照値を有する。しかし,ECG信号は,取得と伝送において種々のノイズによって容易に崩壊する。したがって,ECG信号のノイズ除去は診断と分析に有用である。本論文では,ECG信号の局所サンプル相関と非局所サンプル相関の両方を利用して雑音を除去した。局所サンプル相関に従って,ペナルティ最小二乗法を用いてセグメントの雑音を除去した。非局所サンプルの類似性に従って,異なる期間における類似セグメントの平均は,現在の信号セグメントの参照推定と見なすことができる。MIT-BIH不整脈データベースにおけるシミュレーションノイズを加えることによって,アルゴリズムの有効性を検証した。いくつかの既存の方法と比較して,信号品質(信号対ノイズ比,平均平方誤差,および百分率根二乗差)は,かなり改善された。最後に,ベースライン補正アルゴリズムと組み合わせた提案方法を,ECG-IDデータベースにおける実際のノイズを有する生信号に適用して,好ましい視覚効果を得た。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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生体計測 

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