Abstract-Vi presenterade ett nytt sätt att härleda ett subrymdsfilter för att öka en bullrig elektrokardiogram (EKG) signal förorenad av elektromyogram (EMG). Det nya subrymdsfiltret baserades på en MCP-modell (multiple cycle prediktion) av ett enledigt EKG. Antagandet av en MCP-modell resulterade i en datamatris som är mer lämplig för att separera buller och signalsubrymder än den linjära prediktionsmodellen (LP) som implicit antas i många befintliga subrymdsfilter. Inställning av EKG cykler av olika längd krävs för MCP modellering och hanterades av en dynamisk tid warping (DTW) algoritm. En run-time procedur utformades för att automatiskt bestämma signalrymddimensionen adaptivt. För att validera det nya filtret på ett kvantitativt sätt blandades 12 rena realistiska EKG-segment med olika grader av pulsvariation som genererades med ECGSyn-programmet med olika realiseringar av EMG-brus i MIT-BIH Noise Stress Test Database och lokalt förvärvade EMG vid ett typiskt signal-till-brusförhållande på 10 dB. Den föreslagna metodens prestanda jämfördes med tre befintliga algoritmer för EKG-förstärkning och gav uppmuntrande resultat. Dessutom blandades också olika EKG-inspelningar från MIT-Arrythmia-databasen med EMG-buller och utsattes för samma fyra filter, vilket resulterade i en kvalitativ jämförelse av dem.
I denna metod, anpassning av EKG cykler av olika längd kan också uppnås genom DTW REF.
A single-lead ECG enhancement algorithm using a regularized data-driven filter
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}